SKILLEMALL.ai

BD workflow-runner

Оркестрация небольших рабочих процессов разработки: разбор требований, запуск двух постоянных субагентов (кодирование и тестирование, каждый с изолированным контекстом 128k), цикл до прохождения тестов и создание локальных коммитов Git. Используйте, когда пользователь просит реализовать и протестировать рабочий процесс или вызывает `run workflow: <spec>`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate small development workflows: parse requirements, spawn two…»

Orchestrate small development workflows: parse requirements, spawn two persistent subagents (coding and testing, each with isolated 128k context), loop until tests pass, and produce local git commits. Use when a user asks to implement+test a workflow or invokes `run workflow: <spec>`.

ClawHub Agent Skills автор: yufengwolf v1.0.0 MIT-0 10 файлов · 4 скрипта тело ≈ 403 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оркестрация небольших рабочих процессов разработки: разбор требований, запуск двух постоянных субагентов (кодирование и тестирование, каждый с изолированным…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Orchestrate small development workflows: parse requirements, spawn… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 403 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -36 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 285 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is purpose-aligned workflow automation, but it needs review because it can run extracted code, keep subagent sessions, write files, and create local commits with limited guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.