SKILLEMALL.ai

AC copilot-cli-operator

Запуск GitHub Copilot CLI из OpenClaw для задач кодирования в целевом каталоге проекта. Используйте, когда пользователь просит OpenClaw использовать Copilot для реализации, отладки, рефакторинга, проверки или выполнения скриптовых рабочих процессов кодирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run GitHub Copilot CLI from OpenClaw for coding tasks in a target proj…»

Run GitHub Copilot CLI from OpenClaw for coding tasks in a target project directory. Use when the user asks OpenClaw to use Copilot for implementation, debugging, refactoring, review, or scripted coding workflows.

ClawHub Agent Skills автор: saiph v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 610 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запуск GitHub Copilot CLI из OpenClaw для задач кодирования в целевом каталоге проекта.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (copilot-cli-operator) не совпадает с папкой (copilot-cli-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 610 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +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: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a transparent Copilot CLI wrapper, but it repeatedly encourages unrestricted agent execution that can run commands, edit files, and affect GitHub repositories.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.