SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD huo15-openclaw-simplify

Проводит трехмерный (повторное использование/качество/эффективность) аудит недавно измененного кода, выдает исполнимый список очистки; затем фактически исправляет выявленные проблемы. Используется для самопроверки сразу после завершения функции, перед отправкой PR, перед рефакторингом. Триггерные слова: упростить код, очистить избыточность, предложения по рефакторингу, simplify, code cleanup, аудит кода, можно ли сделать проще.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对最近修改的代码做"复用/质量/效率"三维审查，产出可执行的清理清单；然后实际修复命中的问题。用于刚写完功能、PR 提交前、重构前的自检。触…»

对最近修改的代码做"复用/质量/效率"三维审查，产出可执行的清理清单；然后实际修复命中的问题。用于刚写完功能、PR 提交前、重构前的自检。触发词：简化代码、清理冗余、重构建议、simplify、code cleanup、代码体检、能不能更简洁。

ClawHub Agent Skills автор: Job Zhao v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 704 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проводит трехмерный (повторное использование/качество/эффективность) аудит недавно измененного кода, выдает исполнимый список очистки; затем фактически…

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

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "aliases"

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
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 704 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a code cleanup/refactoring helper with broad trigger wording, but no artifact-backed evidence of hidden or unrelated unsafe behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.