SKILLEMALL.ai

AD git-commit-formatter

Форматирование сообщения коммита в соответствии со стандартом Conventional Commits (Conventional Commits v1.0.0). Входные данные — git diff или описание изменений, выходные данные — сообщение коммита с type/scope/body. Использовать, когда пользователь говорит «форматировать коммит», «сообщение коммита», «conventional commit», «написать сообщение для git» или когда есть Git diff, который нужно преобразовать в стандартное сообщение коммита. НЕ использовать для: создания ветки, слияния PR, отката коммита (для них есть свои шаблоны).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Format commit message theo Conventional Commits standard (Conventional…»

Format commit message theo Conventional Commits standard (Conventional Commits v1.0.0). Input là git diff hoặc mô tả thay đổi, output là commit message có type/scope/body. Dùng khi user nói "format commit", "commit message", "conventional commit", "viết message cho git", hoặc khi có Git diff cần chuyển đổi thành commit message chuẩn. KHÔNG dùng cho: tạo branch, merge PR, revert commit (có patterns riêng).

ClawHub Agent Skills автор: Wi v1.0.0 3 файла тело ≈ 2 468 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Форматирование сообщения коммита в соответствии со стандартом Conventional Commits (Conventional Commits v1.0.0). Входные данные — git diff или описание…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2468 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This commit-message helper mostly does what it says, but it also includes unrelated instructions for a system whitelist that can auto-add skills without asking.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.