SKILLEMALL.ai

AD code-analyzer

Инструмент для глубокого анализа кода. Анализирует архитектуру кода, поток выполнения, поток данных, бизнес-правила, внешние зависимости, модели данных, поддерживает распознавание паттернов DDD (корневой агрегат, сущность, объект значения, доменный сервис, репозиторий, доменное событие, ограниченный контекст). Сценарии использования: знакомство с новой кодовой базой, генерация документации по архитектуре, подготовка к проверке кода, оценка технического долга, передача знаний, распознавание паттернов DDD. Поддерживает более 20 языков, таких как Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Java, Go и др.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深度代码分析工具。分析代码架构、执行流程、数据流、业务规则、外部依赖、数据模型,支持 DDD 模式识别(聚合根、实体、值对象、领域服务、仓储…»

深度代码分析工具。分析代码架构、执行流程、数据流、业务规则、外部依赖、数据模型,支持 DDD 模式识别(聚合根、实体、值对象、领域服务、仓储、领域事件、限界上下文)。使用场景:新代码库熟悉、架构文档生成、代码审查准备、技术债务评估、知识传承、DDD 模式识别。支持 Python、JavaScript、TypeScript、Rust、Java、Go 等 20+ 语言。

ClawHub Agent Skills автор: jerry-guo-mys v1.0.0 5 файлов тело ≈ 627 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Инструмент для глубокого анализа кода.

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

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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")

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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 627 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
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a local code-report generator, but one analyzer can follow project symlinks outside the selected folder and the DDD report path can produce a report without actually analyzing files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.