К основному содержанию
скилл CX Codex

skill-quality-reviewer — скилл для Claude Code: суть и установка

Проверяет структуру, описания и стиль написания локальных скиллов по четырём шкалам. Пригодится авторам агентов перед публикацией или для ревизии каталога наработок.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill skill-quality-reviewer -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает skill-quality-reviewer

Скилл проводит аудит локальных скиллов по четырём направлениям: качество описания в YAML (25%), организация контента (30%), стиль инструкций (20%) и целостность структуры (25%). Он проверяет наличие триггерных фраз, отсутствие второго лица в тексте, вынос справочных данных в папку references/ и реальное существование упомянутых файлов.

Внутри предусмотрено три режима проверки: быстрая оценка score-only, формирование очереди задач remediation-backlog с приоритетами P0, P1, P2 и пакетный аудит batch-portfolio. По итогам работы инструмент генерирует отчёт quality-report-{skill-name}.md с буквенной оценкой от A+ до F, а также файл improvement-plan-{skill-name}.md с точными номерами строк для правок.

Перед запуском убедитесь, что в указанном каталоге лежит файл SKILL.md и директория доступна для чтения, иначе проверка прервётся на первом шаге.

Какие задачи решает

  • проверить оформление SKILL.md перед распространением
  • найти ссылки на несуществующие файлы в описании скилла
  • переписать инструкции в повелительном наклонении без второго лица
  • составить план исправлений с приоритетами P0, P1 и P2

Примеры запросов агенту

  • Проверь качество скилла в папке ./my-skill и подготовь отчёт
  • Оцени качество этого скилла: ~/.claude/skills/api-helper в режиме remediation-backlog
  • Проведи аудит скилла git-workflow и покажи список исправлений

Как установить skill-quality-reviewer

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill skill-quality-reviewer -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/skill-quality-reviewer/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/skill-quality-reviewer/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о skill-quality-reviewer

Как установить skill-quality-reviewer в Claude Code?

Выполните команду npx skills add Galaxy-Dawn/claude-scholar --skill skill-quality-reviewer -a claude-code в терминале.

Какие параметры оценивает скилл при проверке?

Скилл рассчитывает взвешенный балл по четырём категориям: качество описания триггеров (25%), организация контента (30%), повелительный стиль написания (20%) и корректность структуры файлов (25%). В результате выставляется буквенная оценка от A+ до F.

В каких файлах сохраняются результаты проверки?

В текущей рабочей папке создаются два файла: quality-report-{skill-name}.md с разбором сильных и слабых мест и improvement-plan-{skill-name}.md со списком доработок с точностью до строк.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: skill-quality-reviewer
description: This skill should be used when the user asks to "analyze skill quality", "evaluate this skill", "review skill quality", "check my skill", or "generate quality report". Evaluates local skills across description quality, content organization, writing style, and structural integrity.
version: 0.1.0
---

# Skill Quality Reviewer

## Overview

A meta-skill for evaluating the quality of Claude Skills. Perform comprehensive analysis across four key dimensions—description quality (25%), content organization (30%), writing style (20%), and structural integrity (25%)—to generate weighted scores, letter grades, and actionable improvement plans.

Use this skill to validate skills before sharing, identify improvement opportunities, or ensure compliance with skill development best practices.

## When to Use This Skill

**Invoke this skill when:**
- Analyzing a skill's quality before distribution
- Reviewing skill documentation for best practices
- Evaluating adherence to skill development standards
- Generating improvement recommendations for existing skills
- Validating skill structure and completeness

**Trigger phrases:**
- "Analyze skill quality for ./my-skill"
- "Evaluate this skill: ~/.claude/skills/api-helper"
- "Review skill quality of git-workflow"
- "Check my skill for best practices"
- "Generate quality report for this skill"

## Review Modes

Use one of three review modes depending on the task:

1. **score-only**
   - fast first-pass grading for one skill.
2. **remediation-backlog**
   - convert findings into P0 / P1 / P2 fix queues with concrete evidence.
3. **batch-portfolio**
   - review multiple skills together, cluster repeated issues, and produce a prioritized shortlist.

Prefer `remediation-backlog` when the user asks what to fix next.
Prefer `batch-portfolio` when auditing many skills at once.

## Analysis Workflow

### Step 1: Load the Skill

Accept skill path as input. Verify the path exists and contains `SKILL.md`. Read the complete skill directory structure.

```bash
# Example invocation
ls -la ~/.claude/skills/target-skill/
```

**Validate:**
- SKILL.md exists
- Directory is readable
- Path points to a valid skill

### Step 2: Parse YAML Frontmatter

Extract and validate the YAML frontmatter from SKILL.md.

**Required fields:**
- `name` - Skill identifier
- `description` - Trigger description with phrases

**Check for:**
- Valid YAML syntax
- No prohibited fields
- Proper formatting

### Step 3: Evaluate Description Quality (25%)

Assess the quality and effectiveness of the frontmatter description.

**Scoring breakdown:**

| Criterion | Points | Evaluation |
|-----------|--------|------------|
| Trigger phrases clarity | 25 | 3-5 specific user phrases present |
| Third-person format | 25 | Uses "This skill should be used when..." |
| Description length | 25 | 100-300 characters optimal |
| Specific scenarios | 25 | Concrete use cases, not vague |

**Red flags:**
- Vague triggers like "helps with tasks"
- Second-person descriptions ("Use this when you...")
- Missing or generic descriptions
- No actionable trigger phrases

**Reference:** `references/examples-good.md` for exemplary descriptions

### Step 4: Evaluate Content Organization (30%)

Assess adherence to progressive disclosure principles.

**Scoring breakdown:**

| Criterion | Points | Evaluation |
|-----------|--------|------------|
| Progressive disclosure | 30 | SKILL.md lean, details in references/ |
| SKILL.md length | 25 | Under 5,000 words (1,500-2,000 ideal) |
| References/ usage | 25 | Detailed content properly moved |
| Logical organization | 20 | Clear sections, good flow |

**Check:**
- SKILL.md body is concise and focused
- Detailed content moved to `references/`
- Examples and templates in appropriate directories
- No information duplication across files

**Reference:** `references/scoring-criteria.md` for detailed rubrics

### Step 5: Evaluate Writing Style (20%)

Verify adherence to skill writing conventions.

**Scoring breakdown:**

| Criterion | Points | Evaluation |
|-----------|--------|------------|
| Imperative form | 40 | Verb-first instructions throughout |
| No second person in body | 30 | Avoids conversational second person in the main workflow body |
| Objective language | 30 | Factual, instructional tone |

**Check for:**
- Imperative verbs: "Create the file", "Validate input", "Check structure"
- Absence of: "You should", "You can", "You need to"
- Objective, instructional language
- Consistent style throughout

**Good examples:**
```
Create the skill directory structure.
Validate the YAML frontmatter.
Check for required fields.
```

**Bad examples:**
```
You should create the directory.
You need to validate the frontmatter.
Check if the fields are there.
```

### Step 6: Evaluate Structural Integrity (25%)

Verify the skill's physical structure and completeness.

**Scoring breakdown:**

| Criterion | Points | Evaluation |
|-----------|--------|------------|
| YAML frontmatter | 30 | All required fields present |
| Directory structure | 30 | Proper organization |
| Resource references | 40 | All referenced files exist |

**Validate:**
- YAML frontmatter contains `name` and `description`
- Directory structure follows conventions:
  ```
  skill-name/
  ├── SKILL.md
  ├── references/ (optional)
  ├── examples/ (optional)
  └── scripts/ (optional)
  ```
- All files referenced in SKILL.md actually exist
- Examples are complete and working
- Scripts are executable

### Step 7: Calculate Weighted Score

Compute the overall quality score using weighted dimensions.

**Formula:**
```
Overall Score = (Description × 0.25) + (Organization × 0.30) +
                (Style × 0.20) + (Structure × 0.25)
```

**Letter grade mapping:**

| Score Range | Grade | Meaning |
|-------------|-------|---------|
| 97-100 | A+ | Exemplary |
| 93-96 | A | Excellent |
| 90-92 | A- | Very Good |
| 87-89 | B+ | Good |
| 83-86 | B | Above Average |
| 80-82 | B- | Solid |
| 77-79 | C+ | Acceptable |
| 73-76 | C | Satisfactory |
| 70-72 | C- | Minimal Acceptable |
| 67-69 | D+ | Below Standard |
| 63-66 | D | Poor |
| 60-62 | D- | Very Poor |
| 0-59 | F | Fail |

### Step 8: Generate Reports

Create two output documents in the current working directory.

**1. Quality Report** (`quality-report-{skill-name}.md`)
- Executive summary with overall score and grade
- Dimension-by-dimension breakdown
- Strengths and weaknesses for each dimension
- Grade breakdown table
- Link to improvement plan

**2. Improvement Plan** (`improvement-plan-{skill-name}.md`)
- Prioritized improvement list (High/Medium/Low)
- Specific file locations and line numbers for issues
- Current vs. suggested content comparisons
- Estimated impact on scores
- Time estimates for fixes
- Expected score improvement

## Output Templates

### Quality Report Template

```markdown
# Skill Quality Report: {skill-name}

## Executive Summary
- **Overall Score**: X/100 ({Grade})
- **Evaluated**: {Date}
- **Skill Path**: {path}

## Dimension Scores

### 1. Description Quality (25%)
**Score**: X/100

**Strengths**:
- ✅ {specific strength}

**Weaknesses**:
- ❌ {specific weakness}

**Recommendations**:
1. {actionable recommendation}

[Repeat for other dimensions...]

## Grade Breakdown
| Dimension | Score | Weight | Contribution |
|-----------|-------|--------|--------------|
| Description | X/100 | 25% | X.X |
| Organization | X/100 | 30% | X.X |
| Style | X/100 | 20% | X.X |
| Structure | X/100 | 25% | X.X |
| **Overall** | **X/100** | **100%** | **X.X ({Grade})** |

## Next Steps
See `improvement-plan-{skill-name}.md` for detailed improvement suggestions.
```

### Improvement Plan Template

```markdown
# Skill Improvement Plan: {skill-name}

## Priority Summary
- **High Priority**: {count} items
- **Medium Priority**: {count} items
- **Low Priority**: {count} items

## High Priority Improvements

### 1. [Issue Title]
**File**: SKILL.md:line:line
**Dimension**: Description Quality
**Impact**: +X points

**Current**:
```yaml
{current content}
```

**Suggested**:
```yaml
{suggested content}
```

**Reason**: {why this improves quality}

[Continue with all issues...]

## Quick Wins (Easy Fixes)
1. {quick fix}
2. {quick fix}

## Estimated Time to Complete
- High Priority: X hours
- Medium Priority: X hours
- Low Priority: X hours
- **Total**: X hours

## Expected Score Improvement
- Current: X/100 ({Grade})
- After High Priority: X/100 ({Grade})
- After All: X/100 ({Grade})
```

## Additional Resources

### Reference Files

For detailed evaluation criteria and examples, consult:

- **`references/scoring-criteria.md`** - Comprehensive scoring rubrics for each dimension
- **`references/examples-good.md`** - Exemplary skills demonstrating best practices
- **`references/examples-bad.md`** - Common anti-patterns to avoid

### Scripts

- **`scripts/extract-yaml.sh`** - Utility for extracting YAML frontmatter from SKILL.md
- **`scripts/skill-audit.py`** - Lightweight integrity audit for missing references, word count, and sibling-path checks

### Related Skills

- **`skill-development`** - Comprehensive guide for creating skills
- **`code-review-excellence`** - Best practices for code review

## Best Practices

### When Analyzing Skills

1. **Be objective and specific** - Base scores on observable criteria, not opinions
2. **Provide actionable feedback** - Each recommendation should be concrete and implementable
3. **Include examples** - Show current vs. suggested content for clarity
4. **Estimate impact** - Help users understand which changes matter most
5. **Be constructive** - Frame feedback as opportunities for improvement

### Common Quality Issues

**Description Quality:**
- Vague or generic trigger phrases
- Second-person descriptions
- Missing concrete use cases

**Content Organization:**
- SKILL.md too long (>5,000 words)
- Detailed content not moved to references/
- Poor information hierarchy

**Writing Style:**
- Second-person language ("you", "your")
- Mixed imperative and descriptive styles
- Subjective or conversational tone

**Structural Integrity:**
- Missing required YAML fields
- Referenced files don't exist
- Incomplete examples or broken scripts

### Grade Benchmarks

**A grade (90-100)**: Exemplary skills serving as templates for others
- All dimensions score 85+
- Clear, specific descriptions
- Excellent progressive disclosure
- Consistent imperative style
- Complete, well-organized structure

**B grade (80-89)**: High-quality skills with minor improvements needed
- Most dimensions score 75+
- Good descriptions and organization
- Generally follows best practices
- May have minor style inconsistencies

**C grade (70-79)**: Acceptable skills requiring moderate improvements
- Key areas meet minimum standards
- Some weaknesses in organization or style
- Functional but not exemplary

**D/F grade (below 70)**: Skills needing significant work
- Multiple dimensions below 70
- Major structural or style issues
- Requires comprehensive revision

## Usage Examples

**Example 1: Analyze a local skill**
```
User: "Analyze skill quality for ~/.claude/skills/git-workflow"

[Claude executes the 8-step workflow and generates:]
- quality-report-git-workflow.md
- improvement-plan-git-workflow.md
```

**Example 2: Review before sharing**
```
User: "Review my new skill before I publish it"

[Claude analyzes the skill and provides:]
- Detailed quality assessment
- Specific improvement recommendations
- Expected score after implementing fixes
```

**Example 3: Quality check for existing skill**
```
User: "Check skill quality of api-helper"

[Claude evaluates and reports:]
- Current grade and score
- Top improvement opportunities
- Quick wins for easy score gains
```

**Example 4: Batch portfolio review**
```
User: "Review all skills in ~/.claude/skills and tell me what to fix first"

[Claude evaluates and reports:]
- portfolio matrix
- grouped issue clusters
- shortlist for second-pass remediation
```

© Galaxy-Dawn · MIT · Galaxy-Dawn/claude-scholar

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
install-anti-slop dmmulroy Разворачивает в репозитории вендорные плагины Oxlint против антипаттернов кода. Помогает настроить правила линтинга и зафиксировать версии зависимостей. CX Codex +1 13 700установок api-design-reviewer Alireza Rezvani Проверяет REST API по спецификациям OpenAPI, находит ломающие изменения и выставляет оценку дизайну. Пригодится при ревью пуллреквестов с новыми эндпоинтами. 768установок dart-run-static-analysis dart-lang Запускает dart analyze для поиска ошибок и dart fix --apply для автоисправления предупреждений линтера. Помогает проверять качество кода на Dart перед коммитами. CX Codex +1 19 000установок improve-code-quality wondelai Пошагово переводит сырой прототип в рабочий проект с тестами, границами архитектуры и планом надёжности. Пригодится, когда страшно трогать работающий код без тестов. CX Codex +1 2 300установок code-quality zernie Скилл для рефакторинга TypeScript и JavaScript: приводит типы в порядок, убирает невозможные состояния и разделяет логику с вводом-выводом. CX Codex +1 391установок typescript-quality claude-dev-suite Скилл по качеству кода на TypeScript и JavaScript: настройка ESLint, Biome и строгого режима tsconfig. Пригодится, когда проект обрастает правилами, а типы плывут. CX Codex +1 1 100установок

Из того же набора29

results-analysis Собирает доказательный разбор ML-экспериментов: статистика, графики, отчёт. Пригодится, когда нужно проверить значимость, а не написать текст статьи. CX Codex +1 542установок ui-ux-pro-max Превращает расплывчатое «сделай красиво» в конкретную дизайн-систему: палитра, типографика, правила компонентов и подсказки под ваш стек. CX Codex +1 506установок results-report Собирает итоговый отчёт по завершённому эксперименту: что проверили, что подтвердилось, что делать дальше. Работает после скилла results-analysis. CX Codex +1 490установок zotero-obsidian-bridge Связывает заметки по статьям из Zotero с базой знаний проекта. Задаёт правила для источников, синтеза литературы и проверяемых утверждений. CX Codex +1 473установок ml-paper-writing Помогает собрать черновик статьи для NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI и COLM из репозитория с кодом и результатами. Проверяет ссылки через API, а не по памяти. CX Codex +1 457установок publication-chart-skill Помогает превращать исследовательские результаты в научные графики и таблицы для публикаций через pubfig и pubtab. Выбирает формат визуализации и готовит LaTeX. CX Codex +1 411установок daily-paper-generator Скилл ищет свежие статьи на arXiv и bioRxiv по заданной теме и делает двуязычные разборы отобранных работ. CX Codex +1 410установок obsidian-literature-workflow Ведёт обзор литературы в хранилище Obsidian: заметки о статьях, синтез, черновик related work и карта связей. CX Codex +1 408установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой