SKILLEMALL.ai

AB claude-review

Самопроверка качества с использованием Claude CLI. Когда пользователь говорит «проверь свою работу», «используй review-work» или «проверь свой вывод», запустите review-work с сводкой задачи, --context, указывающим на ваш файл/папку вывода, и --skill, указывающим на использованный навык (если есть). Вы определяете все аргументы самостоятельно — пользователю НЕ нужно их указывать. Требуется установленный CLI `claude`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-review quality gate using Claude CLI. When the user says 'review…»

Self-review quality gate using Claude CLI. When the user says 'review your work', 'use review-work', or 'check your output', run review-work with the task summary, --context pointing to your output file/folder, and --skill pointing to the skill used (if any). You determine all arguments yourself — the user does NOT need to specify them. Requires `claude` CLI installed.

ClawHub Agent Skills автор: PaperBoardOfficial v1.0.1 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 022 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Самопроверка качества с использованием Claude CLI.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1022 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real Claude-based review tool, but it can send selected work files to Claude and persist failure notes locally without per-run confirmation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.