SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC repo-audit

Глубокий анализ истории Git: выявление часто изменяемых файлов, анализ владения кодом по автору и сканирование на наличие утечек секретов. Активируется, когда пользователи спрашивают об анализе Git, горячих точках кода, кто владеет каким кодом, сканировании секретов, аудите безопасности истории коммитов или оптимизации назначений для ревью кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep analysis of Git history: identify frequently changed hotspot file…»

Deep analysis of Git history: identify frequently changed hotspot files, analyze code ownership by contributor, and scan for leaked secrets. Triggered when users ask about Git analysis, code hotspots, who owns what code, secret scanning, security audits of commit history, or optimizing code review assignments.

zebbern/claude-code-guide Agent Skills автор: zebbern 5 файлов · 3 скрипта тело ≈ 724 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Глубокий анализ истории Git: выявление часто изменяемых файлов, анализ владения кодом по автору и сканирование на наличие утечек секретов.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторБезопасностьИнфраструктуратип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 724 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 311 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.