SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC Git Branch Janitor

Помощник по очистке веток Git. Проверяет все локальные и удаленные ветки, классифицирует их как безопасные для удаления (слитые), устаревшие неотмеченные (старые + нет открытого PR) или активные. Обнаруживает ветки, которые существуют локально, но не на удаленном сервере (бесхозные), находит ветки без коммитов перед основной веткой и опционально перекрестно проверяет PR GitHub/GitLab для подтверждения статуса слияния. Выдает приоритетный план удаления с одной командой очистки для копирования и вставки. Для локальной проверки не требуется внешний API; опционально используется GitHub CLI для статуса PR. Активируется по запросам "clean up branches", "stale branches", "branch cleanup", "delete old branches", "git branch audit", "/git-branch-janitor".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Git branch cleanup assistant. Audits all local and remote branches, ca…»

Git branch cleanup assistant. Audits all local and remote branches, categorizes them as safe-to-delete (merged), stale-unmerged (old + no open PR), or active. Detects branches that exist locally but not on remote (orphaned), finds branches with no commits ahead of main, and optionally cross-references GitHub/GitLab PRs to confirm merge status. Outputs a prioritized delete plan with one copy-paste cleanup command. Zero external API required for local audit; optional GitHub CLI for PR status. Triggers on "clean up branches", "stale branches", "branch cleanup", "delete old branches", "git branch audit", "/git-branch-janitor".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 371 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по очистке веток Git.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияGitHubGitLabРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. 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)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Git Branch Janitor) не совпадает с папкой (phy-git-branch-janitor)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2371 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 630 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a user-directed Git branch cleanup guide with disclosed deletion commands, not an auto-running tool or hidden installer.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.