SKILLEMALL.ai

AC spec-stateflow

Структурированный рабочий процесс разработки программного обеспечения с выполнением, управляемым состоянием: анализ требований → технический дизайн → планирование задач → выполнение с навигацией по состоянию и восстановлением сеанса. Триггеры: новая функция, сложная архитектура, интеграция нескольких модулей, дизайн базы данных/интерфейса пользователя или любая задача, требующая структурированного планирования и выполнения. Триггерные слова: новая функция, дизайн архитектуры, реализация требований, рабочий процесс спецификации, восстановление состояния, отслеживание задач, 新功能, 复杂架构, 多模块, 需求实现, spec工作流, 状态恢复, 任务追踪

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured software engineering workflow with state-driven execution:…»

Structured software engineering workflow with state-driven execution: requirement analysis → technical design → task planning → execution with state navigation and session recovery. Triggers: new feature, complex architecture, multi-module integration, database/UI design, or any task requiring structured planning and execution. Trigger words: new feature, architecture design, requirement implementation, spec workflow, state recovery, task tracking, 新功能, 复杂架构, 多模块, 需求实现, spec工作流, 状态恢复, 任务追踪

ClawHub Agent Skills автор: Naozi v1.0.4 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 609 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Структурированный рабочий процесс разработки программного обеспечения с выполнением, управляемым состоянием: анализ требований → технический дизайн →…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураДизайнтип 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
C
64/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5609 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alwaysApply"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5609 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed, instruction-only workflow skill for planning and executing larger software changes, with local project state tracking but no hidden code, install hooks, network use, or credential access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.