SKILLEMALL.ai
EN Войти

B ai-engineering-workflow

用AI写代码一时爽，项目越写越乱火葬场？Superpowers方法论5道Gate卡住质量：设计没想清楚不准动手、没写测试不准提交。把「能跑就行」升级成工程级交付，让AI帮你写出可维护的代码。支持全栈项目（Web/移动端/API/数据）、团队协作规范、CI/CD集成指南。从需求到上线的完整工程化流水线，杜绝"AI生成代码没法维护"的通病。 触发词：AI编程工程化、Superpowers方法论、编程工作流、Gate门槛、TDD驱动、AI开发流程、工程化开发、AI代码规范、代码质量保障、AI辅助开发流程、软件工程质量、AI编程最佳实践、工程化AI、AI code workflow、TDD with AI、AI development process、code quality gates、AI工程实践、AI编码规范、工程化工作流、AI项目管理、持续集成AI、AI代码审查、开发流程优化、AI交付质量、superpowers workflow、AI native engineering、代码可维护性、技术债务管理、AI重构工作流、交付标准、工程化交付、AI代码太乱怎么办、怎么管理AI代码、AI编程流程、工程化方法论、AI代码审查标准、开发规范化、AI生成代码质量、代码工程化、开发流程标准化、AI辅助编程规范、软件质量门禁、agentic engineering、vibe coding to engineering、AI coding workflow、engineering discipline AI 排除：纯代码编写(无流程)、项目管理工具配置、非AI辅助开发、纯代码补全

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v1.3.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 585 токенов открыть источник ↗ проанализирован 26 ч назад
ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип 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
B
85/100
Общая оценка
Безопасность 60%
97
Качество 40%
66
Тесты бонус
0
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ai-engineering-workflow (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/details.md:152
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    test…409
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/details.md:153
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    test…400
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/details.md:154
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    test…422

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессная зрелость 59/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 87
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1585 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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 692 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese workflow guide for improving AI-assisted software engineering quality, with no hidden execution, credential use, persistence, or data exfiltration behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.