SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC django-tool

Этот проект избавляет от потери времени на создание виртуальных машин и настройку сред с нуля. Он автоматически подготавливает готовую к использованию среду разработки с часто используемыми...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This project eliminates the time wasted on creating virtual machines a…»

This project eliminates the time wasted on creating virtual machines and setting up environments from scratch. It automatically provisions a ready-to-use development environment with commonly used ...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 317 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Этот проект избавляет от потери времени на создание виртуальных машин и настройку сред с нуля.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scriptBackend.py:47
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
      os.system(f'''echo "from django.urls import path
      в кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scriptBackend.py:53
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
      os.system(f'''echo "from django.shortcuts import render
      в кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scriptBackend.py:69
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
      os.system(f'''echo "from django.contrib import admin
      в кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scriptBackend.py:96
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
      os.system(f'''echo "from rest_framework_nested import routers
      в кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scriptBackend.py:104
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
      os.system(f'''echo "from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
      в кавычках

    Просканировано файлов: 2. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 317 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)
    • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.