SKILLEMALL.ai

BC cherry-skill-marketplace

Срабатывает, когда пользователь явно запрашивает поиск, установку, просмотр, удаление или создание навыка, или когда встроенные навыки/инструменты имеют пробелы в возможностях и не могут выполнить текущую задачу. Поиск через `mcp__skills__search_skills` и установка через `mcp__skills__install_skill`; просмотр и удаление установленных навыков осуществляется через навигацию по списку продуктов в интерфейсе Skills; при отсутствии подходящих результатов вызывается встроенный `skill-creator` для создания и проверки пользовательского навыка, после чего продолжается исходная задача. Обычные задачи по-прежнему сначала пытаются использовать встроенные возможности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户明确要求搜索、安装、查看、卸载或创建 Skill,或内置 Skill / 工具出现能力缺口、无法完成当前任务时触发。通过 `mcp__…»

当用户明确要求搜索、安装、查看、卸载或创建 Skill,或内置 Skill / 工具出现能力缺口、无法完成当前任务时触发。通过 `mcp__skills__search_skills` 搜索并用 `mcp__skills__install_skill` 安装;已安装 Skill 的查看和删除通过产品清单导航到 Skills UI;没有合适结果时调用内置 `skill-creator` 创建并验证自定义 Skill,再继续原任务。普通任务仍先尝试内置能力。

CherryHQ/cherry-studio Agent Skills автор: CherryHQ 1 файл тело ≈ 463 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 5 ч назад

Срабатывает, когда пользователь явно запрашивает поиск, установку, просмотр, удаление или создание навыка, или когда встроенные навыки/инструменты имеют…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 463 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.