SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC prpm-json-best-practices

Лучшие практики структурирования манифестов пакетов prpm.json с обязательными полями, тегами, организацией, управлением несколькими пакетами, расширенным форматом файлов, немедленной/отложенной активацией и подсказками по преобразованию

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Best practices for structuring prpm.json package manifests with requir…»

Best practices for structuring prpm.json package manifests with required fields, tags, organization, multi-package management, enhanced file format, eager/lazy activation, and conversion hints

AgentWorkforce/relay Agent Skills автор: AgentWorkforce 6 файлов тело ≈ 8 751 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Лучшие практики структурирования манифестов пакетов prpm.json с обязательными полями, тегами, организацией, управлением несколькими пакетами, расширенным…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения

ПроцедураРазработкаИИ 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8751 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prpm-json-best-practices) не совпадает с папкой (prpm-json-best-practices-skill)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8751 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 154, расплывчатых формулировок: 9
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 81 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 154 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (50 блоков кода)

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