SKILLEMALL.ai

AC fusion-workflow-hub

Суперэффективный центр, объединяющий графовую базу знаний Graphify, рабочий процесс Everything Claude Code (ECC) и OpenClaw. Используйте, когда: пользователь хочет быстро понять структуру кодовой базы, выполнять стандартизированные рабочие процессы, такие как планирование/ревью/TDD, проводить глубокий анализ кода с использованием графовой базы знаний, решать сложные задачи программирования в одном месте или повышать эффективность за счет интеграции нескольких инструментов. Не используйте для: простого редактирования отдельных файлов, ответов на вопросы по обычному тексту, общих вопросов, не связанных с анализом кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«融合 Graphify 知识图谱 + Everything Claude Code (ECC) 工作流 + OpenClaw 的超级效率中心…»

融合 Graphify 知识图谱 + Everything Claude Code (ECC) 工作流 + OpenClaw 的超级效率中心。 Use when: 用户想要快速理解代码库结构、执行规划/审查/TDD 等标准化工作流、结合知识图谱进行深度代码分析、一站式解决复杂编程任务,或整合多个工具能力提升效率。 NOT for: 简单的单文件编辑、纯文本问答、不涉及代码分析的通用问题。

ClawHub Agent Skills автор: zhuang-HE v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 494 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Суперэффективный центр, объединяющий графовую базу знаний Graphify, рабочий процесс Everything Claude Code (ECC) и OpenClaw.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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

    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 50/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 494 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only coding workflow helper that uses Graphify and related skills for user-directed repository analysis, with expected local output files and no hidden payload.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.