SKILLEMALL.ai

BF review-python

Comprehensive Python/FastAPI backend code review with optional parallel agents

ClawHub Agent Skills автор: Kevin Anderson v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 414 токенов открыть источник ↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс F 48/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-verification-protocol/SKILL.md, ../python-code-review/SKILL.md, ../fastapi-code-review/SKILL.md

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
48/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-verification-protocol/SKILL.md, ../python-code-review/SKILL.md, ../fastapi-code-review/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../review-verification-protocol/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../python-code-review/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../fastapi-code-review/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../pytest-code-review/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../beagle-ai/skills/pydantic-ai-common-pitfalls/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../sqlalchemy-code-review/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../postgres-code-review/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../review-verification-protocol/SKILL.md, ../python-code-review/SKILL.md, ../fastapi-code-review/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 7 файла(ов): ../review-verification-protocol/SKILL.md, ../python-code-review/SKILL.md, ../fastapi-code-review/SKILL.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2414 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 78: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The available scan context is clean and does not show behavior that is hidden, destructive, or outside the skill’s stated purpose.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 1 июн. 2026 г.