SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC architecture-critic

Предварительная проверка архитектуры перед сборкой. Создает структурно независимого агента, который проверяет предлагаемые сборки, функции или операционные решения ДО написания какого-либо кода. Критик видит только спецификацию задачи и состояние кодовой базы — никогда историю разговоров, энтузиазм или рассуждения предлагающего. Возвращает APPROVE, REVISE или REJECT с конкретными, детализированными выводами. Используйте при: запуске любой новой функции, конечной точки, изменении схемы, работе с платежами/аутентификацией или любом решении, рекомендуемом с уверенностью. Пропускайте только для: изменений только копии/стиля менее чем в 3 файлах без логики или изолированных исправлений ошибок, не затрагивающих платежи или аутентификацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adversarial pre-build architecture review. Spawns a structurally indep…»

Adversarial pre-build architecture review. Spawns a structurally independent agent that reviews proposed builds, features, or operational decisions BEFORE any code is written. The critic sees only the task spec and codebase state — never conversation history, enthusiasm, or the proposer's reasoning. Returns APPROVE, REVISE, or REJECT with specific, itemized findings. Use when: starting any new feature, endpoint, schema change, payment/auth touch, or any decision being recommended with confidence. Skip only for: copy/style-only changes under 3 files with no logic, or isolated bug fixes that don't touch payment or auth.

ClawHub Agent Skills автор: JJ v1.1.1 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 071 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Предварительная проверка архитектуры перед сборкой.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous references/ai-builds.md:31
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (с отрицанием — текст это запрещает)
      - [ ] **System prompt sealed** — instructions in system prompt; user input cannot override the system prompt via injection attempts
      с отрицанием
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/checklist-general.md:28
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Does this introduce new privilege escalation paths?

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1071 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 625 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 5)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed architecture-review helper that uses your Anthropic key to send a scoped task and repository snapshot for review, then saves a local verdict file.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.