SKILLEMALL.ai

AF clean-codex-archives

Безопасно проверяйте и удаляйте локально заархивированные данные разговоров Codex в Windows, macOS и Linux, включая заархивированные файлы JSONL, строки заархивированных сеансов и связанные журналы в SQLite базах данных Codex, а также устаревшие записи session_index.jsonl. Используйте, когда пользователь просит очистить, удалить или почистить заархивированные разговоры Codex или их локальные метаданные истории.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Safely inspect and remove locally archived Codex conversation data on…»

Safely inspect and remove locally archived Codex conversation data on Windows, macOS, and Linux, including archived rollout JSONL files, archived session rows and related logs in Codex SQLite databases, and stale session_index.jsonl entries. Use when the user asks to clear, purge, delete, or clean archived Codex conversations or their local history metadata.

ClawHub Agent Skills автор: Lunar Cache v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 586 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Безопасно проверяйте и удаляйте локально заархивированные данные разговоров Codex в Windows, macOS и Linux, включая заархивированные файлы JSONL, строки…

Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/clean_codex_archives.py

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
49/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/clean_codex_archives.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/clean_codex_archives.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/clean_codex_archives.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/clean_codex_archives.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 586 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a narrowly scoped local cleanup tool for archived Codex history, with deletion gated behind an explicit apply flag.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.