SKILLEMALL.ai

AD github-pat-debugging

Устраняет проблемы с аутентификацией GitHub PAT: сбои, ошибки 401, неверные учетные данные, ошибки при отправке, недействительные токены. Сначала проверяет команды, передачу переменных, пути и параметры запроса, затем использует curl, Node, Python или PowerShell для перекрестной проверки, и только после этого определяет причину: права доступа, отзыв токена или проблемы с сетью. Применяется для GitHub API, Contents API, GitHub Pages и зеркалирования навыков. Диагностика сбоев персональных токенов доступа GitHub перед объявлением токена истекшим или отозванным.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«排查 GitHub PAT 认证失败、401、Bad credentials、推送失败、token 看起来失效等问题。先检查命令、变量传递、…»

排查 GitHub PAT 认证失败、401、Bad credentials、推送失败、token 看起来失效等问题。先检查命令、变量传递、路径和请求参数,再用 curl、Node、Python 或 PowerShell 交叉验证,确认后才判断权限、撤销或网络原因。适用于 GitHub API、Contents API、GitHub Pages 和 Skill 镜像推送。 Diagnose GitHub Personal Access Token failures before declaring a token expired or revoked.

ClawHub Agent Skills автор: haiyangchen v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 969 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Устраняет проблемы с аутентификацией GitHub PAT: сбои, ошибки 401, неверные учетные данные, ошибки при отправке, недействительные токены.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 969 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

    • +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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly a GitHub token debugger, but it tells the agent to make an unscoped repository write after fixing authentication, so it needs review before install.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.