SKILLEMALL.ai

AB adr-writing

Используйте при написании или форматировании документа ADR с использованием шаблона MADR, применении критериев Definition of Done (E.C.A.D.R.) или проверке полноты ADR. Активируется по запросам "write the ADR", "format as MADR", "check ADR quality", "mark gaps in ADR". Также активируется, когда решение извлечено и должно стать документом. НЕ извлекает решения из разговоров (используйте adr-decision-extraction) или не оркестрирует полный рабочий процесс извлечения-подтверждения-записи (используйте write-adr).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when writing or formatting an ADR document using the MADR template…»

Use when writing or formatting an ADR document using the MADR template, applying Definition of Done (E.C.A.D.R.) criteria, or verifying ADR completeness. Triggers on "write the ADR", "format as MADR", "check ADR quality", "mark gaps in ADR". Also triggers when a decision has been extracted and needs to become a document. Does NOT extract decisions from conversations (use adr-decision-extraction) or orchestrate the full extract-confirm-write workflow (use write-adr).

ClawHub Agent Skills автор: Kevin Anderson v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 621 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при написании или форматировании документа ADR с использованием шаблона MADR, применении критериев Definition of Done (E.C.A.D.R.) или проверке…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
99
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
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 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (write), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1621 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 99.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This ADR-writing skill is coherent and only uses narrow local repo inspection, a disclosed numbering helper, and intended ADR file creation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.