SKILLEMALL.ai

CC odl-review

Определяет, можно ли безопасно слить пул-реквест для opendataloader-pdf, основываясь на его результатах и четких критериях: изменение не несет вреда или скрытых угроз; оно решает поставленную задачу (что указано в проблеме или пул-реквесте), что подтверждается кодом, тестами и запусками; и ничего из работающего в основной ветке не ломается. Если все это соблюдено, одобряет; не требует дополнительной информации. Код обеспечивает то, что не может меняться (границы доверия деревьев, сканирование, предыдущие решения, сравнение тестовых наборов и само решение), вы оцениваете задачу, риски и проверки, а пользователь одобряет необратимые действия. Вы сомневаетесь в своем плане, изменении и доказательствах только один раз. Чужой код выполняется только в изолированной среде. Используйте, когда пользователь спрашивает «review #123», «can I merge #123», «is this PR safe» или хочет получить вердикт о слиянии. Также используйте для анализа всех открытых пул-реквестов («which PRs should I look at first»). Не используйте для исправления проблем. Пользователь одобряет дважды: план в начале и ответы и сообщения в конце.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decide whether an opendataloader-pdf pull request is safe to merge, by…»

Decide whether an opendataloader-pdf pull request is safe to merge, by its results, inside clear bounds: the change does nothing harmful or hidden; it fixes its target (what the issue or the pull request asks), shown with the code, tests, and runs; and nothing that works on main breaks. If these hold, approve; do not ask for more. Code enforces what must not vary (the trust boundary of the trees, the scan, the earlier decisions, the test-suite comparison, and the verdict itself), you judge the target, the risks, and the checks, and the user approves what cannot be undone. You doubt your plan, the change, and the evidence once. Other people's code runs only in an isolated environment. Use it when the user asks "review #123", "can I merge #123", "is this PR safe", or wants a merge verdict. Also use it to triage all open pull requests ("which PRs should I look at first"). Do not use it to fix an issue. The user approves twice: the plan at the start, and the answers and posts at the end.

opendataloader-project/opendataloader-pdf Claude Code автор: opendataloader-project Apache-2.0 22 файла · 14 скриптов тело ≈ 12 498 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Определяет, можно ли безопасно слить пул-реквест для opendataloader-pdf, основываясь на его результатах и четких критериях: изменение не несет вреда или…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pr-reminders.py

АнализаторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pr-reminders.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:134
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | I4 | No privilege escalation | Limits an escape |

Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12498 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/pr-reminders.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pr-reminders.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/pr-reminders.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 30, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12498 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 88
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (21 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +3Длина description 998: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -34 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.