SKILLEMALL.ai

AB tdd-spec

Разработка через тестирование с использованием утвержденного SPEC SDD в качестве источника истины. Читает `.specs/SPEC-{YYYYMMDD}-{feature}.md`, превращает требования и критерии приемки в вертикальные срезы red-green-refactor. Используйте при реализации функции или исправлении ошибки после утверждения SPEC. Вопросы и рекомендации для пользователей должны быть на португальском языке (pt-BR). Часть коллекции afonsoft/skills.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Test-driven development using the approved SPEC SDD as the source of t…»

Test-driven development using the approved SPEC SDD as the source of truth. Reads `.specs/SPEC-{YYYYMMDD}-{feature}.md`, turns requirements and acceptance criteria into red-green-refactor vertical slices. Use when implementing a feature or bugfix after the SPEC is approved. User-facing questions and recommendations must be in Portuguese (pt-BR). Part of the afonsoft/skills collection.

ClawHub Agent Skills автор: Afonso Dutra Nogueira Filho v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 051 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Разработка через тестирование с использованием утвержденного SPEC SDD в качестве источника истины.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1051 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed SPEC-driven TDD workflow skill with no hidden code, persistence, credential handling, or unrelated authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 сент. 2026 г.