SKILLEMALL.ai

AB github-triage

Автоматическая сортировка уведомлений GitHub через электронную почту. Классифицирует входящие электронные письма с уведомлениями GitHub по трем уровням: (1) сбои CI и оповещения о безопасности → немедленная пересылка с тегом [紧急], (2) запросы на слияние и отзывы PR → буферизация для ежедневного сводного отчета, (3) все остальное → бесшумный архив. Используйте, когда: входящее письмо на суб-почтовый ящик ghbot является уведомлением GitHub. Требуется: mail-cli, плагин email-канала (@clawmail/email). НЕ для: электронных писем, не связанных с GitHub, или ручного составления писем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GitHub notification auto-triage via email channel. Classifies incoming…»

GitHub notification auto-triage via email channel. Classifies incoming GitHub notification emails into three tiers: (1) CI failures and security alerts → immediate forward with [紧急] tag, (2) PR reviews and merges → buffered for daily summary, (3) everything else → silent archive. Use when: an inbound email on the ghbot sub-mailbox is a GitHub notification. Requires: mail-cli, email channel plugin (@clawmail/email). NOT for: non-GitHub emails or manual email composition.

ClawHub Agent Skills автор: DevincodeL v1.0.1 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 880 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматическая сортировка уведомлений GitHub через электронную почту.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияGitHubИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 880 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to forward GitHub notification content and persist related metadata, which is sensitive enough to require review before installation.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.