SKILLEMALL.ai

AB hepha

Запускает автономные итеративные циклы доставки для задач кодирования с использованием плана -> выполнение -> проверка -> обзор -> коммит. Используйте, когда пользователь запрашивает режим hepha, выполнение автопилотного цикла, незаattended пошаговую реализацию, непрерывное самопланирование, автоматические коммиты, исследование технических опций через веб/GitHub и проверку в браузере с помощью MCP или Playwright.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs autonomous iterative delivery loops for coding tasks using plan -…»

Runs autonomous iterative delivery loops for coding tasks using plan -> execute -> check -> review -> commit. Use when the user asks for hepha mode, autopilot loop execution, unattended small-step implementation, continuous self-planning, automated commits, tech-option research via web/GitHub, and browser-based validation with MCP or Playwright.

ClawHub Agent Skills автор: melonlee v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 909 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запускает автономные итеративные циклы доставки для задач кодирования с использованием плана -> выполнение -> проверка -> обзор -> коммит.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторGitHubPlaywrightРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
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: 9. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hepha) не совпадает с папкой (hepha-skill)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 113
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1909 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 113 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only coding autopilot that openly creates project-local progress files, runs checks, uses web/browser validation when needed, and makes local commits after explicit activation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.