SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC consensus-code-merge-guard

Управление слияниями с учетом персоны для инжиниринга с помощью ИИ. Оценивает риск PR (тесты, маркеры безопасности, сигналы надежности), возвращает решения MERGE/BLOCK/REVISE и записывает артефакты аудита, родные для платы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Persona-weighted merge governance for AI-assisted engineering. Evaluat…»

Persona-weighted merge governance for AI-assisted engineering. Evaluates PR risk (tests, security markers, reliability signals), returns MERGE/BLOCK/REVISE decisions, and records board-native audit artifacts.

ClawHub Agent Skills автор: Kai Cianflone v1.1.15 11 файлов тело ≈ 589 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управление слияниями с учетом персоны для инжиниринга с помощью ИИ.

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

Роль и тонРазработкаИнфраструктуратип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
69
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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:22
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Q92+TGzG…QbU+MF6v…A1M/x9f0…ddw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:37
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…7pY+zoMV…h0x/Ptw8…8dg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:53
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…b00+Gxjx…zRc/oZwU…hzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:117
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-vHk/hA7/1Ack…wbo+jaSh…Gtl+A5zq…HFg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:149
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Dsc+j03S…0oA==",
    детектор

Просканировано файлов: 10. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "upstream"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 589 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local merge-decision helper that writes audit state for code-review governance and shows no evidence of hidden network access, credential theft, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.