SKILLEMALL.ai

AB code-reviewer

Проводите тщательный, состязательный обзор кода с нулевой терпимостью к посредственности. Поведение по умолчанию — состязательный обзор с использованием одной модели, который выявляет уязвимости безопасности, неэффективные паттерны, сбои в крайних случаях и плохие практики в коде Python, R, JavaScript/TypeScript, SQL и фронтенда. Поддерживает необязательный режим `--dual` для более интенсивного итеративного обзора с использованием нескольких моделей, когда более глубокая проверка оправдывает дополнительные затраты и задержку. Используйте, когда пользователи просят «критически проверить мой код», «критически проверить» код или PR, «раскритиковать мой код», «найти проблемы в моем коде», «найти проблемы» в коде, спрашивают «что не так с этим кодом», просят «проверить этот код», «раскритиковать мой PR», говорят «проверить дважды» или запрашивают «кросс-модельный обзор». Тщательно проверяет обработку ошибок, типобезопасность, производительность, доступность и качество кода. Предоставляет структурированную обратную связь с уровнями серьезности (блокирующие, требуются изменения, предложения, отмечено) и конкретными, действенными рекомендациями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct rigorous, adversarial code reviews with zero tolerance for med…»

Conduct rigorous, adversarial code reviews with zero tolerance for mediocrity. Default behavior is a single-model adversarial review that identifies security holes, lazy patterns, edge case failures, and bad practices across Python, R, JavaScript/TypeScript, SQL, and front-end code. Supports an optional `--dual` mode for heavier cross-model iterative review when deeper scrutiny is worth the added cost and latency. Use when users ask to "critically review my code", "critically review" code or a PR, "critique my code", "find issues in my code", "find issues" in code, ask "what's wrong with this code", ask to "review this code", "critique my PR", say "double review this", or request a "cross-model review". Scrutinizes error handling, type safety, performance, accessibility, and code quality. Provides structured feedback with severity tiers (Blocking, Required Changes, Suggestions, Noted) and specific, actionable recommendations.

ClawHub Agent Skills автор: Corbin Breton v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 897 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводите тщательный, состязательный обзор кода с нулевой терпимостью к посредственности.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-reviewer) не совпадает с папкой (adversarial-code-reviewer)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 84
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2897 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)
    • +3Длина description 939: рекомендуется 120–800 символов
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a review-only code-review skill with some wording that users should treat carefully, but no hidden execution, persistence, or malicious behavior was found.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.