SKILLEMALL.ai

AB repo-scout

Находите, оценивайте и ранжируйте репозитории GitHub в любой экосистеме или домене. Создает структурированный документ с рейтингом, количеством звезд, языками, состоянием проблем и оценками дружелюбия к вкладу. Используйте при поиске проектов с открытым исходным кодом для внесения вклада, оценке вариантов технологий, проведении конкурентного анализа или исследовании новой экосистемы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover, evaluate, and rank GitHub repositories in any ecosystem or d…»

Discover, evaluate, and rank GitHub repositories in any ecosystem or domain. Produces a structured ranking document with star counts, languages, issue health, and contribution friendliness scores. Use when scouting for open-source projects to contribute to, evaluating technology options, doing competitive analysis, or exploring a new ecosystem.

ClawHub Agent Skills автор: Bijin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 044 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находите, оценивайте и ранжируйте репозитории GitHub в любой экосистеме или домене.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИнфраструктуратип 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
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 65/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1044 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a repository research helper; its GitHub authentication request fits the purpose, but users should handle tokens carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.