SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB megacmd-developer

Создавайте, отлаживайте и вносите вклад в проект MEGAcmd (C++/CMake/vcpkg). Используйте, когда пользователю необходимо скомпилировать, настроить среду разработки, запустить тесты, создать пакеты или понять внутреннюю архитектуру MEGAcmd. НЕ используйте для пользовательских операций (загрузка, синхронизация, резервное копирование) — для этого существует другой навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, debug, and contribute to the MEGAcmd project (C++/CMake/vcpkg).…»

Build, debug, and contribute to the MEGAcmd project (C++/CMake/vcpkg). Use when the user needs to compile, set up a development environment, run tests, create packages, or understand MEGAcmd's internal architecture. Do NOT use for user operations (upload, sync, backup) — that is a different skill.

ClawHub Agent Skills автор: Alefsander Ribeiro v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 344 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте, отлаживайте и вносите вклад в проект MEGAcmd (C++/CMake/vcpkg).

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2344 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only developer guide for building and debugging MEGAcmd, with no hidden execution or mismatched behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.