SKILLEMALL.ai

AB repomix

Упаковывайте и анализируйте кодовые базы в удобные для ИИ файлы с помощью Repomix. Используйте, когда пользователь хочет исследовать репозитории, анализировать структуру кода, находить закономерности, проверять количество токенов или подготавливать контекст кодовой базы для анализа ИИ. Поддерживает как локальные каталоги, так и удаленные репозитории GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pack and analyze codebases into AI-friendly single files using Repomix…»

Pack and analyze codebases into AI-friendly single files using Repomix. Use when the user wants to explore repositories, analyze code structure, find patterns, check token counts, or prepare codebase context for AI analysis. Supports both local directories and remote GitHub repositories.

yamadashy/repomix Agent Skills автор: yamadashy MIT 1 файл тело ≈ 1 130 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Упаковывайте и анализируйте кодовые базы в удобные для ИИ файлы с помощью Repomix.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (repomix) не совпадает с папкой (clawhub)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1130 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 288 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.