SKILLEMALL.ai

AC node-auto-debugger

Сканируйте проекты Node.js/Express/Next.js на наличие ошибок, проблем безопасности и антипаттернов. Используйте при отладке веб-приложения Node.js, проведении аудитов кода, исправлении клиентских исключений, ошибок гидратации, жестко закодированных секретов, отсутствия обработки ошибок или при подготовке к продакшену. Охватывает бэкенд (маршруты Express/Fastify, ошибки async, неопределенные переменные) и фронтенд (Next.js/React гидратация, сбои SSR, проблемы wagmi/RainbowKit, отсутствующие директивы 'use client'), а также проверку конфигурации и необязательную проверку сборки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan Node.js/Express/Next.js projects for bugs, security issues, and a…»

Scan Node.js/Express/Next.js projects for bugs, security issues, and anti-patterns. Use when debugging a Node.js web app, running code audits, fixing client-side exceptions, hydration errors, hardcoded secrets, missing error handling, or preparing for production. Covers backend (Express/Fastify routes, async errors, undefined vars) and frontend (Next.js/React hydration, SSR crashes, wagmi/RainbowKit issues, missing 'use client' directives) plus config validation and optional build verification.

ClawHub Agent Skills автор: jengajojo v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 543 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сканируйте проекты Node.js/Express/Next.js на наличие ошибок, проблем безопасности и антипаттернов. Используйте при отладке веб-приложения Node.js, проведении…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 543 токенов

    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 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent local Node.js project scanner, with clear caveats that it writes a report file and its optional build check runs the target project's build script.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.