SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD pontx-posthog

Используйте для захвата во время выполнения проекта PostHog, пакетной обработки событий и удаленной оценки feature-flag с токенами, принадлежащими вызывающему объекту, локальными предварительными просмотрами и явным подтверждением перед любым запросом поставщика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for PostHog project-token runtime capture, event batching, and rem…»

Use for PostHog project-token runtime capture, event batching, and remote feature-flag evaluation with caller-owned tokens, local previews, and explicit confirmation before any provider request.

ClawHub Agent Skills автор: Pontx v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 706 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте для захвата во время выполнения проекта PostHog, пакетной обработки событий и удаленной оценки feature-flag с токенами, принадлежащими вызывающему…

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторТорговлятип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 36/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 706 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a narrowly scoped PostHog integration guide that emphasizes local token handling, previews, and explicit user confirmation before sending analytics or feature-flag requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.