SKILLEMALL.ai

AA improve-skill

Мета-навык: оценивает любой навык Factory Droid на соответствие текущей кодовой базе проекта и предлагает конкретные улучшения. Используйте, когда: навык кажется неполным, дает субоптимальные результаты, не охватывает крайние случаи в текущем проекте или пользователь хочет улучшить соответствие навыка проекту. Анализирует определение навыка, вспомогательные файлы, историю вызовов и структуру кодовой базы для предоставления действенных рекомендаций по обновлению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Meta-skill: evaluate any Factory Droid skill against the current proje…»

Meta-skill: evaluate any Factory Droid skill against the current project codebase and suggest concrete improvements. Use when: a skill feels incomplete, produces suboptimal results, doesn't cover edge cases in the current project, or the user wants to tighten skill-project fit. Analyzes skill definition, supporting files, invocation history, and codebase structure to produce actionable upgrade recommendations.

ClawHub Agent Skills автор: SoMaCo v0.0.1 2 файла тело ≈ 1 719 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мета-навык: оценивает любой навык Factory Droid на соответствие текущей кодовой базе проекта и предлагает конкретные улучшения.

Как процесс A 86/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип 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
A
86/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
70
Входы и предусловия вес 11
70
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 86/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1719 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 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent meta-skill for reviewing and improving other skills, with broad local reading and possible approved edits that fit its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.