SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ads-validate

Проверка контрактов Claude Ads, входных данных для оценки, пакетов выполнения, возможностей, свежести источников, безопасности, установки, удаления или готовности к выпуску. Используйте для ads validate, ads status, ads next, проверки зрелости, удаления ownership-manifest, сохранения не связанных с ads-* навыков, проверки контрольных сумм, preflight, QA или аудитов выпуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validate Claude Ads contracts, scoring inputs, run bundles, capabiliti…»

Validate Claude Ads contracts, scoring inputs, run bundles, capabilities, source freshness, safety, installation, uninstall, or release readiness. Use for ads validate, ads status, ads next, maturity checks, ownership-manifest uninstall, preserving unrelated ads-* skills, checksum verification, preflight, QA, or release audits.

AgriciDaniel/claude-ads Agent Skills автор: AgriciDaniel MIT 1 файл тело ≈ 444 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Проверка контрактов Claude Ads, входных данных для оценки, пакетов выполнения, возможностей, свежести источников, безопасности, установки, удаления или…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 444 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: 2 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 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов

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