SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD hekouwang-harness-check-skill

Используется, когда пользователь запрашивает проверку, осмотр, регрессию, приемку, объяснение или диагностику рабочего процесса Harness или обслуживание, перенос, упаковку, открытие исходного кода этого средства проверки Harness. Единый вызов существующих в репозитории verify.sh, harness-check, Runtime Governance, Hook, Task Contract, Safety Gate, Episode, проверка наблюдаемости и журнала сбоев, а также отдельное сообщение о результатах локальной проверки, проверки в промежуточной области, автоматизации CI и фактических границах тестирования на реальном хосте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要求检查、体检、回归、验收、解释或诊断会勇禾口王内容工作流 Harness，或维护、移植、打包、开源这个 Harness 检查器 Sk…»

当用户要求检查、体检、回归、验收、解释或诊断会勇禾口王内容工作流 Harness，或维护、移植、打包、开源这个 Harness 检查器 Skill 时使用。统一调用仓库现有的 verify.sh、harness-check、Runtime Governance、Hook、Task Contract、Safety Gate、Episode、可观测性和失败台账检查，并分别报告本地、暂存区、CI 自动化结果与真实宿主烟测边界。

ClawHub Agent Skills автор: 会勇禾口王的AI笔记 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 509 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используется, когда пользователь запрашивает проверку, осмотр, регрессию, приемку, объяснение или диагностику рабочего процесса Harness или обслуживание…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип 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
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 509 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Harness verification helper that runs project-provided checks and clearly separates automated results from manual review boundaries.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.