BF API Version Audit
Аудитор состояния версионирования API. Сканирует исходный код REST API для обнаружения неверсионированных маршрутов, устаревших конечных точек без заголовков Sunset, жестко закодированных строк версий в клиентском коде, несогласованных стратегий версионирования (URL против заголовка против параметра запроса) и пробелов в версиях. Поддерживает Express/Fastify, FastAPI/Flask/Django, Spring Boot, Go (Gin/Echo/net/http), Rails и Laravel. Ноль конкурентов на ClawHub.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«API versioning health auditor. Scans REST API source code to detect un…»
API versioning health auditor. Scans REST API source code to detect unversioned routes, deprecated endpoints missing Sunset headers, hardcoded version strings in client code, inconsistent versioning strategies (URL vs header vs query param), and version gaps. Supports Express/Fastify, FastAPI/Flask/Django, Spring Boot, Go (Gin/Echo/net/http), Rails, and Laravel. Zero competitors on ClawHub.
Аудитор состояния версионирования API.
Как процесс F 24/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: [^'"]+, [^'""]+
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9089 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: [^'"]+ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: [^'""]+ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): [^'"]+, [^'""]+
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (API Version Audit) не совпадает с папкой (phy-api-version-audit)
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9089 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 100Шаги. Шагов: 8
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 393 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.