SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC extensions

Создание, редактирование и управление расширениями — изолированными мини-приложениями Alpine.js, которые работают внутри iframe. Используйте только тогда, когда основное приложение явно разрешает расширения, а пользователь запрашивает разовый пользовательский блок или мини-приложение. Отличается от «инструментов» LLM (вызовов функций) — см. примечание ниже.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Creating, editing, and managing extensions — sandboxed Alpine.js mini-…»

Creating, editing, and managing extensions — sandboxed Alpine.js mini-apps that run inside iframes. Use only when the host app explicitly enables extensions and the user asks for a one-off custom block or mini-app. Distinct from LLM "tools" (function calls) — see note below.

BuilderIO/agent-native Agent Skills автор: BuilderIO 3 файла тело ≈ 6 650 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Создание, редактирование и управление расширениями — изолированными мини-приложениями Alpine.js, которые работают внутри iframe. Используйте только тогда…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыТексты и документытип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/api.md:134
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | `extensionFetch(url, options)`                   | Call external APIs via proxy (alias `toolFetch`)         | `extensionFetch('https://api.github.com/user', { headers: { 'Authorization': 'Bearer ${k
    известный сервистаблицаsecurity-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/examples.md:56
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример; документация security-скилла)
    extensionFetch('https://api.weatherapi.com/v1/current.json?q=' + encodeURIComponent(city) + '&key=${keys.WEATHER_API_KEY}')
    тестовый файлsecurity-скилл

Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6650 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 14, 111, 115, 159, 217, 309): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6650 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 51, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.