SKILLEMALL.ai

AC claude-code-task

Выполняет задачи по написанию кода с использованием постоянной сессии tmux с изоляцией git worktree. Поддерживает несколько агентов для кодирования (Claude Code, Codex, CodeBuddy, OpenCode и т. д.). Активируется, когда пользователь просит создать, исправить, рефакторить или проверить код. Всегда использует tmux для постоянного многооборотного диалога — никогда не в однократном режиме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run coding tasks using a persistent tmux session with git worktree iso…»

Run coding tasks using a persistent tmux session with git worktree isolation. Supports multiple coding agents (Claude Code, Codex, CodeBuddy, OpenCode, etc.). Activate when user asks to build, fix, refactor, or review code. Always uses tmux for persistent multi-turn conversation — never one-shot mode.

ClawHub Agent Skills автор: yuanshenstarto v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 825 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Выполняет задачи по написанию кода с использованием постоянной сессии tmux с изоляцией git worktree.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 4. 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 52/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (claude-code-task) не совпадает с папкой (claude-code-tmux)
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 825 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears to support a real coding-agent workflow, but it gives spawned agents broad access to secrets and bypassed permission safeguards without clear enough user control.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.