SKILLEMALL.ai
EN Войти

B cuihua-error-handler

🛡️ AI-powered error handling assistant that transforms fragile code into resilient systems. Automatically generate comprehensive error handling, recovery strategies, and graceful degradation. Because every production system deserves bulletproof error handling.

ClawHub Agent Skills автор: supermario11 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 340 токенов открыть источник ↗ проанализирован 18 ч назад
ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
B
83/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  3. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  4. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: docs/best-practices.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: LICENSE

Процессная зрелость 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: docs/README.md, docs/best-practices.md, LICENSE
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): docs/README.md, docs/best-practices.md, LICENSE
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4340 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -245 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a legitimate error-handling helper, but its generated examples can add risky logging and response patterns that may expose sensitive application data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.