SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC reckit

Проверка кода ИИ методом бастионного тестирования. Агент САМ является движком — внешние инструменты не требуются. Запускает параллельные рабочие процессы проверки, которые выполняют сканирование, проверку типов, мутационное тестирование и перекрестную проверку перед отправкой. Независимо от языка. Независимо от фреймворка. Теперь с поддержкой Swift/iOS. Используйте, когда: (1) Вы создаете новые проекты и вам нужен проверенный, протестированный код ("build X with tests"), (2) Мигрируете/перестраиваете кодовые базы ("rewrite in TypeScript"), (3) Исправляете ошибки с гарантией, что ничего другого не сломалось ("fix this bug, verify no regressions"), (4) Аудируете существующее качество кода ("audit this project", "how good are these tests?"), (5) Любой запрос, упоминающий "reckit", "wreckit", "mutation testing", "verification", "proof bundle", "code audit" или "bulletproof". Создает пакет доказательств (.wreckit/) с результатами проверок и вердиктом Ship/Caution/Blocked.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulletproof AI code verification. The agent IS the engine — no externa…»

Bulletproof AI code verification. The agent IS the engine — no external tools required. Spawns parallel verification workers that slop-scan, type-check, mutation-test, and cross-verify before shipping. Language-agnostic. Framework-agnostic. Now with Swift/iOS support. Use when: (1) Building new projects and need verified, tested code ("build X with tests"), (2) Migrating/rebuilding codebases ("rewrite in TypeScript"), (3) Fixing bugs with proof nothing else broke ("fix this bug, verify no regressions"), (4) Auditing existing code quality ("audit this project", "how good are these tests?"), (5) Any request mentioning "reckit", "wreckit", "mutation testing", "verification", "proof bundle", "code audit", or "bulletproof". Produces a proof bundle (.wreckit/) with gate results and Ship/Caution/Blocked verdict.

ClawHub Agent Skills автор: christiancattaneo v2.4.0 54 файла · 24 скрипта тело ≈ 2 289 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проверка кода ИИ методом бастионного тестирования.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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: 54. 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 52/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (reckit) не совпадает с папкой (wreckit-ralph)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2289 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 816: рекомендуется 120–800 символов
    • -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -33 из 24 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Reckit is a coherent code-audit suite, but it asks agents to run, write, mutate, spawn workers, and sometimes commit code with weak consent boundaries and unsafe sandbox guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.