SKILLEMALL.ai

AD index-official-website-demand-dev

Изменение кода официального сайта и синхронизация документации с требованиями. Используется, когда пользователь предоставляет большой объем продуктовых требований, путь к проекту и необязательную ветку, после чего они записываются в файл productdemand.md в указанном каталоге проекта, выполняется почасовая резервная копия, переключается и обновляется целевая ветка, код проекта изменяется в соответствии с требованиями, выполняется базовая проверка, затем выполняется git commit, git push в удаленную ветку, и после успешного push отправляется уведомление через webhook корпоративного WeChat, содержащее время и точки изменения кода. Применимо для задач разработки, таких как изменение требований к официальному сайту, корректировка страниц, обновление текста/взаимодействия, модификация компонентов, изменение контента для SEO/отображения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«修改官网项目代码并同步需求文档。用于用户提供一大段产品需求、项目路径和可选分支后,将其写入指定项目目录下的 productdemand.md…»

修改官网项目代码并同步需求文档。用于用户提供一大段产品需求、项目路径和可选分支后,将其写入指定项目目录下的 productdemand.md、先做小时级备份、切换并更新目标分支、按需求修改项目代码、执行基础校验、最后 git commit、git push 到远端分支,并在 push 成功后通过企业微信 webhook 发送包含时间和代码变动点的通知。适用于官网需求变更、页面调整、文案/交互更新、组件改造、SEO/展示内容修改等开发任务。

ClawHub Agent Skills автор: shidengyun v1.0.0 MIT-0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Изменение кода официального сайта и синхронизация документации с требованиями.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

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

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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: 12, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (index-official-website-demand-dev) не совпадает с папкой (wacai-index-official-website-demand-dev)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 242 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill matches its stated purpose, but it can publish repository changes and send project details to a built-in WeCom webhook without a clear final approval step.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.