SKILLEMALL.ai

AC review

Предварительный обзор PR перед слиянием. Анализирует изменения по сравнению с базовой веткой на предмет безопасности SQL, нарушений границ доверия LLM, условных побочных эффектов и других структурных проблем. Используйте, когда вас просят «просмотреть этот PR», «code review», «pre-landing review» или «проверить мой diff». Проактивно предлагайте, когда пользователь собирается слить или внести изменения в код.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-landing PR review. Analyzes diff against the base branch for SQL s…»

Pre-landing PR review. Analyzes diff against the base branch for SQL safety, LLM trust boundary violations, conditional side effects, and other structural issues. Use when asked to "review this PR", "code review", "pre-landing review", or "check my diff". Proactively suggest when the user is about to merge or land code changes.

ClawHub Agent Skills автор: Loocor v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 631 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предварительный обзор PR перед слиянием.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
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: 2. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (review) не совпадает с папкой (gstack-review)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1631 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a mostly coherent PR review skill, but it can directly edit code during a review without a separate approval step.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.