SKILLEMALL.ai

AD gitea_repo_ingest

Загружайте общедоступные Git-репозитории или репозитории на настроенном сервере Gitea в базу знаний Research KB. Используйте для сканирования исходных кодов Git/Gitea, требующего понимания кода OpenClaw, инкрементального сравнения коммитов, страниц обзора репозиториев кода, страниц концепций, страниц ресурсов, обновлений связанных вики-страниц, манифестов отслеживаемости исходного кода и обновлений каталогов/индексов на основе Gitea.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ingest public Git repositories or repositories on the configured Gitea…»

Ingest public Git repositories or repositories on the configured Gitea server into the Research KB. Use for Git/Gitea source scans that need OpenClaw code understanding, incremental commit comparison, code repository overview pages, concept pages, resource pages, related wiki page updates, source traceability manifests, and Gitea-backed catalog/index updates.

ClawHub Agent Skills автор: myd2002 v1.0.6 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 034 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Загружайте общедоступные Git-репозитории или репозитории на настроенном сервере Gitea в базу знаний Research KB.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

    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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gitea_repo_ingest) не совпадает с папкой (gitea-repo-ingest)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 57
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2034 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -36 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill mostly does what it says, but it may read and pass through secret-bearing .env files from repositories during ingestion.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.