SKILLEMALL.ai

A ai-smart-commit

智能 Git 提交信息生成工具。根据代码 diff 自动生成规范的 commit message、PR 描述和 Release Notes。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要根据代码变更生成 commit message (2) 需要编写 PR/MR 描述 (3) 需要生成 Release Notes / Changelog (4) 用户提到"commit"、"提交"、"PR描述"、"changelog"、"发布说明" (5) 想让 git log 更规范、更有价值 (6) 需要分析代码变更的影响范围

ClawHub Agent Skills автор: VelenGao v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 886 токенов открыть источник ↗ проанализирован 23 ч назад
ПроцедураРазработкаТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
90/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 45/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 886 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a development-writing skill with minor activation and language-selection concerns, but no evidence of hidden, destructive, or credential-stealing behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.