SKILLEMALL.ai
EN Войти

B github-flow

GitHub issue/PR workflow automation. Topics — auth-scope (gh CLI priority + account mapping + batch scope refresh + 404 checklist), commit-message-discipline (commit message authoring + amend refresh + PUBLIC English enforcement), dependencies (blocked-by/sub-issues via GraphQL), epic-bundle (deferred findings → Epic + sub-issues), expand (expand-vs-split mid-work), identity-auth (gh account map + scope refresh + GH_TOKEN fallback), merge (CI/review gates + no autonomous push), plan-to-issue (MD → issue body), pr (PR with test plan), publish (branch + draft PR + CI watch + ready + merge, one topic), push-guards (branch/push-reject/force-push/main-push), register (dup check + strategy), review (structured comments), review-apply (deferred feedback apply), sanitize (PUBLIC repo personal data scan), upstream-issue (external OSS feature/bug). Use when: "plan to issue", "issue register", "create PR", "PR body", "code review", "merge PR", "PR squash", "sanitize", "PII", "expand PR", "blocked by", "epic bundle", "upstream issue", "review apply", "sub-issue", "gh auth", "force push", "push reject", "branch change forbid", "auth scope", "account mapping", "scope refresh", "commit message", "PUBLIC repo English".

ClawHub Agent Skills автор: es6kr v0.10.2 MIT-0 25 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 791 токенов открыть источник ↗ проанализирован 24 ч назад
ПроцедураGitHubРазработкаИнфраструктуратип 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
B
83/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
  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: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • ошибка description-long description 1223 символов, лимит 1024
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "depends-on"

Процессная зрелость 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1791 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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 1222: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 23 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is coherent GitHub workflow automation, but it grants and uses high-impact GitHub authority in several under-scoped ways that should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.