SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC jira-skills

Управляйте задачами Jira из командной строки — читайте, ищите (JQL), создавайте, комментируйте, назначайте и переводите задачи. Используйте это, когда пользователь хочет запросить тикет Jira, сообщить об ошибке или задаче, переместить задачу по ее рабочему процессу, оставить комментарий или выполнить поиск JQL в Jira Cloud, Server или Data Center.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Jira issues from the command line — read, search (JQL), create,…»

Manage Jira issues from the command line — read, search (JQL), create, comment on, assign, and transition issues. Use this whenever the user wants to query a Jira ticket, file a bug or task, move an issue across its workflow, leave a comment, or run a JQL search against Jira Cloud, Server, or Data Center.

ClawHub Agent Skills автор: weiguang1017 v0.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 631 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Управляйте задачами Jira из командной строки — читайте, ищите (JQL), создавайте, комментируйте, назначайте и переводите задачи.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураJiraОперации и проектытип 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
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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
    • 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: 8. 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 50/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (jira-skills) не совпадает с папкой (jira-devops-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 631 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate Jira command-line skill, but it needs review because it can change Jira data and allows implicit agent invocation without clear confirmation boundaries.
    LLM: suspicious (high) · 5 авг. 2026 г.