SKILLEMALL.ai

BF read-only-workspace-audit

Аудит того, достаточно ли богат импортированный снимок рабочей области для экспорта, цитирования ИИ или потребления MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit whether one imported workspace snapshot is rich enough for expor…»

Audit whether one imported workspace snapshot is rich enough for export, cited AI, or MCP consumption.

ClawHub Agent Skills автор: Yifeng[Terry] Yu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 316 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аудит того, достаточно ли богат импортированный снимок рабочей области для экспорта, цитирования ИИ или потребления MCP.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json, examples/workspace-snapshot.sample.json

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json, examples/workspace-snapshot.sample.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/integrations/codex-mcp.example.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/integrations/claude-code-mcp.example.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/workspace-snapshot.sample.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json, examples/workspace-snapshot.sample.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json, examples/workspace-snapshot.sample.json
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 316 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)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to be a read-only academic workspace auditing helper with no validated signs of data theft, destructive behavior, or hidden privilege use.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.