SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD Verification & Quality Assurance

Комплексная оценка достоверности, проверка качества кода и автоматическая система отката с порогом точности 0,95 для обеспечения высокого качества выходных данных агента и надежности кодовой базы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic…»

Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.

ruvnet/claude-flow Agent Skills автор: ruvnet MIT 1 файл тело ≈ 4 808 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Комплексная оценка достоверности, проверка качества кода и автоматическая система отката с порогом точности 0,95 для обеспечения высокого качества выходных…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../verification/README.md, scripts/audit-tool-descriptions.mjs, scripts/audit-<name>.mjs

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../verification/README.md, scripts/audit-tool-descriptions.mjs, scripts/audit-<name>.mjs
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: Verification & Quality Assurance (ruvnet/claude-flow)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:572
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v1/series?api_key=…" \
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:572
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    curl -X POST "https://api.datadoghq.com/api/v1/series?api_key=…" \
    заглушка

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../verification/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/audit-tool-descriptions.mjs
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/audit-<name>.mjs

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../verification/README.md, scripts/audit-tool-descriptions.mjs, scripts/audit-<name>.mjs
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../../../verification/README.md, scripts/audit-tool-descriptions.mjs, scripts/audit-<name>.mjs
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Verification & Quality Assurance) не совпадает с папкой (verification-quality)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4808 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 95
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
  • +4Есть примеры (28 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.