SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC meeting-prep-cc

Подготовьте краткий отчет перед встречей в Claude Code. Исследует участников, извлекает контекст из хранилища, составляет повестку дня, задает острые вопросы. Используйте, когда пользователь говорит «подготовься к этой встрече», «у меня звонок с», «встреча завтра с» или «краткий отчет для [имя/компания]».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a pre-meeting prep brief in Claude Code. Researches participa…»

Generate a pre-meeting prep brief in Claude Code. Researches participants, pulls vault context, builds agenda, surfaces sharp questions. Use when user says "prep for this meeting," "I have a call with," "meeting tomorrow with," or "prep brief for [name/company]."

BrianRWagner/ai-marketing-claude-code-skills Agent Skills автор: BrianRWagner 5 файлов тело ≈ 845 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Подготовьте краткий отчет перед встречей в Claude Code.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ГенераторObsidianРазработкаИИ и агентыЛичная продуктивностьтип 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
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 5. 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 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (meeting-prep-cc) не совпадает с папкой (meeting-prep)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 845 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.