SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD creating-skills

Используйте при создании новых навыков Claude Code или улучшении существующих — обеспечивает обнаруживаемость, сканируемость и эффективность навыков за счет правильной структуры, оптимизации CSO и реальных примеров

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating new Claude Code skills or improving existing ones -…»

Use when creating new Claude Code skills or improving existing ones - ensures skills are discoverable, scannable, and effective through proper structure, CSO optimization, and real examples

AgentWorkforce/relay Agent Skills автор: AgentWorkforce 1 файл тело ≈ 3 666 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Используйте при создании новых навыков Claude Code или улучшении существующих — обеспечивает обнаруживаемость, сканируемость и эффективность навыков за счет…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 515): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (creating-skills) не совпадает с папкой (creating-skills-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 127, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3666 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 36 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.