SKILLEMALL.ai

AB simple-code

Планируйте и создавайте небольшие, читаемые кодовые проекты в трех надежных режимах: старт, продолжение и обзор. Сначала подумайте, составьте краткий план, затем делегируйте реализацию/обзор/тестирование/исправление ошибок/документацию/отслеживание шагов суб-агенту по кодированию. Предпочитайте модель openai-codex/gpt-5.3-codex по умолчанию. Используйте, когда пользователь запрашивает простой код, небольшой проект, автономную утилиту, простую работу над функцией или практический обзор кода, который должен оставаться легко читаемым и простым в управлении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan and build small, readable coding projects in three reliable modes…»

Plan and build small, readable coding projects in three reliable modes: start, continue, and review. Think first, make a short plan, then delegate implementation/review/testing/bug-fixing/documentation/step-tracking to a coding sub-agent. Prefer the model openai-codex/gpt-5.3-codex by default. Use when the user asks for simple code, a small project, a self-contained utility, straightforward feature work, or a practical code review that should stay easy to read and easy to manage.

ClawHub Agent Skills автор: Yi v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 177 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Планируйте и создавайте небольшие, читаемые кодовые проекты в трех надежных режимах: старт, продолжение и обзор.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 25, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
    • 85Шаги. Шагов: 112, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2177 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coding-workflow instruction skill that can edit project files and keep local notes, but those actions are disclosed and fit its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.