SKILLEMALL.ai

A Agentic Coding

Ship production code with AI agents through acceptance contracts, micro diffs, red green loops, and deterministic handoff checkpoints.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.0 7 файлов тело ≈ 1 217 токенов открыть источник ↗ проанализирован 31 ч назад
ПроцедураРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
90/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессная зрелость 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Agentic Coding) не совпадает с папкой (agentic-coding)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1217 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only coding workflow skill with disclosed local notes and no executable payload or hidden data flow.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.