SKILLEMALL.ai

AC open-source-analysis

Анализирует репозиторий GitHub с открытым исходным кодом и генерирует структурированный отчет. Активируется всякий раз, когда пользователь предоставляет URL репозитория GitHub для анализа или явно просит проанализировать проект с открытым исходным кодом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze an open source GitHub repository and generate a structured rep…»

Analyze an open source GitHub repository and generate a structured report. Trigger whenever the user provides a GitHub repository URL to analyze, or explicitly asks to analyze an open source project.

ClawHub Agent Skills автор: Xudong Guo v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 860 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует репозиторий GitHub с открытым исходным кодом и генерирует структурированный отчет.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторGitHubРазработкаДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:58
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (демонстрация атаки / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
      - 在使用 `curl` 或其他工具调用 GitHub API 前,必须先检查环境变量 `GITHUB_TOKEN` 或是否已安装 `gh` CLI。如果存在 `GITHUB_TOKEN`,请在请求头中自动添加认证信息(例如:`-H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN"`)。如果安装了 `gh` CLI,优先使用 `gh api` 命令进行请求。
      демонстрацияв кавычках

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "environment_variables"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 860 токенов
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only GitHub repository analysis skill with disclosed, purpose-aligned network and optional GitHub token use.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.