SKILLEMALL.ai

AB issue-hunter

Анализ, сортировка и выбор лучших проблем для работы из репозиториев GitHub. Оценивает проблемы по воспроизводимости, объему, сложности и сигналу сообщества. Создает структурированный документ анализа с гипотезами первопричин и подходами к исправлению. Используйте при принятии решения о том, какие проблемы решать в проектах с открытым исходным кодом, приоритизации бэклога или анализе отчетов об ошибках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze, triage, and select the best issues to work on from GitHub rep…»

Analyze, triage, and select the best issues to work on from GitHub repositories. Scores issues by reproducibility, scope, complexity, and community signal. Produces a structured analysis document with root cause hypotheses and fix approaches. Use when deciding which issues to tackle in open-source projects, prioritizing a backlog, or analyzing bug reports.

ClawHub Agent Skills автор: Bijin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 175 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ, сортировка и выбор лучших проблем для работы из репозиториев GitHub.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

АнализаторGitHubДанные и аналитикаИнфраструктураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1175 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward GitHub issue-triage helper that uses authenticated GitHub read commands and creates a local analysis report.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.