SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB address-feedback-with-replies

Обработка отзывов из репозитория в Slack: проверка доказательств, исправление и верификация принятых задач, отправка кратких статусов в ветке через Slack-аккаунт пользователя. Используйте, когда пользователь просит обработать отзыв.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Address repo-owned feedback in Slack: inspect evidence, fix and verify…»

Address repo-owned feedback in Slack: inspect evidence, fix and verify accepted issues, and send concise in-thread status through the invoking user's connected Slack identity. Use when the user asks to address feedback.

BuilderIO/agent-native Agent Skills автор: BuilderIO 1 файл тело ≈ 5 009 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Обработка отзывов из репозитория в Slack: проверка доказательств, исправление и верификация принятых задач, отправка кратких статусов в ветке через…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураSlackРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5009 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scope"

Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5009 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.