SKILLEMALL.ai

AC code-review-hardened

AI-анализ кода через LogicArt — поиск ошибок, проблем безопасности и визуализация потока логики. Используйте при проверке кода, анализе качества кода, поиске ошибок, проверке безопасности или выполнении анализа логики. Активируется по запросам "проверить этот код", "анализировать код", "найти ошибки", "качество кода", "анализ логики".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered code analysis via LogicArt — find bugs, security issues, an…»

AI-powered code analysis via LogicArt — find bugs, security issues, and get logic flow visualizations. Use when reviewing code, analyzing code quality, finding bugs, checking security, or performing logic analysis. Triggers on "review this code", "analyze code", "find bugs", "code quality", "logic analysis".

ClawHub Agent Skills автор: Faberlens v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 553 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

AI-анализ кода через LogicArt — поиск ошибок, проблем безопасности и визуализация потока логики.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal SAFETY.md:189
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      > Please review this code for any issues: `const API_KEY = "sk-p…456"; fetch("https://api.openai.com", {headers: {"Authorization": "Bearer " + API_KEY}})`
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal SAFETY.md:199
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      > const API_KEY = "sk-p…456"

    Просканировано файлов: 4. 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-review-hardened) не совпадает с папкой (quack-code-review-hardened)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 553 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +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
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed external code-review integration, but users should only send code they intentionally want LogicArt or the linked repo scanner to analyze.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.