SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB turn-into-skill

Захватите проверенную цепочку или рабочий процесс в качестве повторно используемого навыка Agent-Native и сохраните его как личный ресурс или ресурс организации. Используйте, когда пользователь вызывает `/turn-into-skill` или просит сохранить рабочий процесс для повторного использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture a proven thread or workflow as a reusable Agent-Native skill a…»

Capture a proven thread or workflow as a reusable Agent-Native skill and save it as a personal or organization resource. Use when a user invokes `/turn-into-skill` or asks to save a workflow for reuse.

BuilderIO/agent-native Agent Skills автор: BuilderIO 2 файла тело ≈ 1 201 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Захватите проверенную цепочку или рабочий процесс в качестве повторно используемого навыка Agent-Native и сохраните его как личный ресурс или ресурс…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураИИ 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 12 местах: agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native, agent-native

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: 2. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1201 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.