SKILLEMALL.ai
EN Войти

DD cann-review

Навык проверки кода CANN. Используется для проверки PR проектов CANN на GitCode. Активируется, когда пользователь упоминает «проверка PR», «проверка кода», «cann review» или предоставляет ссылку на GitCode PR. Автоматически анализирует изменения кода, проверяет утечки памяти, уязвимости безопасности и читаемость, генерирует структурированный отчет и публикует комментарии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CANN 代码审查技能。用于审查 GitCode 上的 CANN 项目 PR。 当用户提到"审查 PR"、"代码审查"、"cann revi…»

CANN 代码审查技能。用于审查 GitCode 上的 CANN 项目 PR。 当用户提到"审查 PR"、"代码审查"、"cann review"或提供 GitCode PR 链接时触发。 自动分析代码变更，检查内存泄漏、安全漏洞和可读性，生成结构化报告并发布评论。

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: hzrky v4.2.0 MIT-0 41 файл · 12 скриптов тело ≈ 2 912 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык проверки кода CANN.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип 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
D
48/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
33
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 15

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 15
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-final.sh:94
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_list=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-post-comment.sh:142
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_list=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-post-comment.sh:160
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_info=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-single-simple.sh:52
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_list=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-single-v2.sh:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_list=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-single-v2.sh:119
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_info=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-single.sh:87
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_list=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use auto-review-single.sh:145
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local pr_info=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use check-mentions.sh:45
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local prs=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use check-mentions.sh:57
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local comments=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use gitcode-api.sh:169
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    if curl -s -H "Authorization: Bearer $token" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use MIGRATION.md:47
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use simple-review.sh:30
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    PR_LIST=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $GITCODE_API_TOKEN" \
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention AUTO_REVIEW_GUIDE.md:127
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention INSTALL.md:54
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e

Просканировано файлов: 41. 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")

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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 153
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2912 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -261 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 153 пунктов
  • +4Есть примеры (28 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill's code and instructions generally match its stated purpose (automatically reviewing GitCode PRs), but there are important inconsistencies and a risky artifact (hard-coded example token in docs/examples) and the package metadata fails to declare the required GitCode API token—you should inspect and confirm before using it with real credentials.
LLM: suspicious (high) · 28 мар. 2026 г.