SKILLEMALL.ai

BC joycode

Управление инструментом JoyCode CLI через shell для генерации кода и помощи в программировании с помощью ИИ. Сценарии использования: (1) Пользователь запрашивает генерацию кода, автодополнение кода или помощь в программировании (2) Требуется использовать ИИ-помощника для проверки кода (3) Требуется интерактивный диалог по программированию в терминале (4) Требуются автоматизированные задачи по работе с кодом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 shell 控制 JoyCode CLI 工具进行代码生成和 AI 辅助编程。使用场景:(1) 用户要求代码生成、代码补全或编程帮助…»

通过 shell 控制 JoyCode CLI 工具进行代码生成和 AI 辅助编程。使用场景:(1) 用户要求代码生成、代码补全或编程帮助 (2) 需要使用 AI 助手进行代码审查 (3) 需要在终端中进行交互式编程对话 (4) 需要执行自动化代码任务

ClawHub Agent Skills автор: Nicholas v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 248 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управление инструментом JoyCode CLI через shell для генерации кода и помощи в программировании с помощью ИИ.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 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: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 248 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a disclosed coding-assistant skill whose file-editing mode is powerful but aligned with its stated purpose.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.