SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC bug-fixing-openclaw

Рабочий процесс исправления ошибок с нулевой регрессией: сортировка → воспроизведение → поиск первопричины → анализ влияния → исправление → проверка → накопление знаний → самоанализ. Используйте, когда: - Функция сломана, некорректное поведение, неправильный вывод, ошибки/исключения - Ошибки/предупреждения в консоли, даже если функция работает нормально - Регрессии, тайм-ауты, снижение производительности - Ключевые слова: "исправить ошибку", "отладка", "не работает", "ошибка", "сломано" Вывод: Сводка по ошибке + отчет о проверке + обзор кода + оценка самоанализа. Не для: новых функций (используйте fullstack-developer); чистого обзора (используйте code-review); оптимизации (используйте performance-optimization).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zero-regression bug fix workflow: triage → reproduce → root cause → im…»

Zero-regression bug fix workflow: triage → reproduce → root cause → impact analysis → fix → verify → knowledge deposit → self-reflect. Use when: - Feature broken, incorrect behavior, wrong output, errors/exceptions - Console errors/warnings even when feature appears functional - Regressions, timeouts, degraded performance - Keywords: "fix bug", "debug", "not working", "error", "broken" Output: Bug summary + verification report + code review + self-reflection score. Not for: new features (use fullstack-developer); pure review (use code-review); optimization (use performance-optimization).

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 33 файла тело ≈ 6 385 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 19 ч назад

Рабочий процесс исправления ошибок с нулевой регрессией: сортировка → воспроизведение → поиск первопричины → анализ влияния → исправление → проверка →…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикатип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.
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
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/cross-surface-regression.md:185
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Auth checked before actions | No privilege escalation |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/scope-accuracy-protocol.md:88
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **Security invariants** | Auth checked before actions, no privilege escalation |

Просканировано файлов: 33. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6385 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bug-fixing-openclaw) не совпадает с папкой (bug-fixing)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6385 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 596 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 27)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.