AD ghostclaw
Ассистент по ревью архитектуры кода и рефакторингу, который воспринимает «вайб» кода и проблемы системного потока. Используйте для анализа качества кода и архитектуры, предложения рефакторингов в соответствии с лучшими практиками техстека, мониторинга репозиториев на предмет «вайб-хелса» или открытия PR с архитектурными улучшениями. Может быть вызван как субагент с кодовым именем ghostclaw или работать как фоновый наблюдатель через cron.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Architectural code review and refactoring assistant that perceives cod…»
Architectural code review and refactoring assistant that perceives code vibes and system-level flow issues. Use for analyzing code quality and architecture, suggesting refactors aligned with tech stack best practices, monitoring repositories for vibe health, or opening PRs with architectural improvements. Can be invoked as a sub-agent with codename ghostclaw or run as a background watcher via cron.
Ассистент по ревью архитектуры кода и рефакторингу, который воспринимает «вайб» кода и проблемы системного потока.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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: 26. 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 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1576 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.