SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC bug-trace

Найти первопричину сообщения об ошибке: принять отчет (GitHub issue, Jira ticket, файл или вставленный текст), отследить путь сбоя шаг за шагом с указанием предусловий выполнения для каждого шага, найти недавнее изменение, которое вызвало сбой, и исключить конкурирующие объяснения. Использовать для любого расследования ошибок, причина которых еще не известна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find the root cause of a reported bug: take in the report (GitHub issu…»

Find the root cause of a reported bug: take in the report (GitHub issue, Jira ticket, file, or pasted text), trace the failing path hop by hop with each hop's runtime precondition, find the recent change that broke it, and rule out rival explanations. Use for any bug investigation where the cause is not yet known.

BuilderIO/agent-native Agent Skills автор: BuilderIO 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 454 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Найти первопричину сообщения об ошибке: принять отчет (GitHub issue, Jira ticket, файл или вставленный текст), отследить путь сбоя шаг за шагом с указанием…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураJiraGitHubДанные 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scope"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 454 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.