SKILLEMALL.ai
EN Войти

B devlog

Generate narrative blog posts from AI coding session transcripts. Reads session files, selects sessions relevant to a topic, and produces an agent-narrated blog post about the human-agent collaboration. Supports builder's log, tutorial, and technical deep-dive styles.

ClawHub Agent Skills автор: lordshashank v1.0.0 24 файла · 11 скриптов тело ≈ 2 167 токенов открыть источник ↗ проанализирован 21 ч назад
ГенераторИИ и агентыТексты и документыРазработкатип 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
B
87/100
Общая оценка
Безопасность 60%
94
Качество 40%
76
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/opencode.md:49
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "id": "ses_…BPq",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/opencode.md:85
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "id": "msg_…mgC",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/opencode.md:86
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "sessionID": "ses_…BPq",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/opencode.md:98
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "id": "msg_…Uy1",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/opencode.md:99
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "sessionID": "ses_…BPq",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/platforms/opencode/read-session.sh:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    echo "  session-id: e.g., ses_…BPq" >&2
    в кавычках

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2167 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill can be useful, but it needs review because it reads private AI coding transcripts and can publish transcript-derived posts online using account credentials without enough privacy safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.