B text-cleaner-cli
清理文本中的多余空格、空行和行尾空白。
B
82/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
description-shortdescription короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source_template"
Процессная зрелость 44/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 104 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 19: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
The skill claims to clean text, but its code includes undocumented network features that can send a local file to any chosen endpoint.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.