SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC github-readme-generator

Автоматически создает подробные README-файлы из репозиториев GitHub с инструкциями по установке, документацией API и примерами использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically generates comprehensive README files from GitHub reposit…»

Automatically generates comprehensive README files from GitHub repositories with installation, API docs, and usage examples.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 18 файлов тело ≈ 805 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматически создает подробные README-файлы из репозиториев GitHub с инструкциями по установке, документацией API и примерами использования.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияGitHubТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • низкая Утечка данных read-dotenv assets/examples/complex-api/README.md:54
    Чтение файла .env (тестовый файл / пример)
    cp .env.example .env
    тестовый файл
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:60
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DTb+yLyB…Pqd/v9yr…VM1/kunVkw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:69
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…k3S+5pN2…QV8/vgJg…NOK/EljA…HRQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:167
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DTb+yLyB…Pqd/v9yr…VM1/kunVkw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:313
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…G77+p/MqW1JeXXgL++6umi…XAN+0HEj…Rig==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:352
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DTb+yLyB…Pqd/v9yr…VM1/kunVkw==",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/readme-generator.js:191
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    lines.push("cp .env.example .env");
    в кавычках

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (github-readme-generator) не совпадает с папкой (neo-github-readme-generator)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 805 токенов

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -34 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 124 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.