SKILLEMALL.ai

AC commit-message-writing

Строгие стандартные коммиты v1.0.0, дисциплина атомарных коммитов и принципы разработки на основе Trunk-Based Development для работы с git. Используйте при подготовке коммита, добавлении изменений в staging, написании или пересмотре сообщения коммита, решении, следует ли разделять изменения, планировании стратегии ветвления для функции/ошибки/исправления, открытии или просмотре pull-запросов или после завершения любого значимого блока реализации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Strict Conventional Commits v1.0.0, atomic commit discipline, and Trun…»

Strict Conventional Commits v1.0.0, atomic commit discipline, and Trunk-Based Development guardrails for git work. Use when preparing a commit, staging changes, writing or revising a commit message, deciding whether to split changes, planning branch strategy for a feature/bug/fix, opening or reviewing pull requests, or after finishing any meaningful implementation unit.

ClawHub Agent Skills автор: omaression v1.0.0-alpha MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 587 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Строгие стандартные коммиты v1.0.0, дисциплина атомарных коммитов и принципы разработки на основе Trunk-Based Development для работы с git. Используйте при…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 61/100

    • 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: 10, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 587 токенов

    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
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local commit-message helper whose scripts match its stated purpose and do not show network, credential, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.