SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD spec-engine

Автоматическая генерация и проверка спецификаций проекта — полная автоматизация от идеи до списка задач. Поддерживает: (1) Интеллектуальная генерация спецификаций (2) Настраиваемая оценка проверки (3) Автоматическое разбиение подзадач (4) Веб-панель управления (5) Сравнение версий (6) Анализ истории.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«项目规格自动生成与验证工具 — 从想法到任务清单的全流程自动化。 支持：(1) 智能生成 spec (2) 可配置验证评分 (3) 自动拆解…»

项目规格自动生成与验证工具 — 从想法到任务清单的全流程自动化。 支持：(1) 智能生成 spec (2) 可配置验证评分 (3) 自动拆解子任务 (4) Web 仪表盘 (5) 版本对比 (6) 历史分析

ClawHub Agent Skills автор: YJ85814 v3.0.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 419 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматическая генерация и проверка спецификаций проекта — полная автоматизация от идеи до списка задач.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 19. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 419 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 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The advertised spec tools are mostly local, but the package also contains undisclosed OpenClaw news-scraping scripts that contact public websites, so it should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.