SKILLEMALL.ai

BB ubiquitous-language

Поддерживайте тезаурус проекта (глоссарий предметной области) в соответствии с принципами DDD ubiquitous language. Используйте ПРОАКТИВНО при именовании чего-либо: переменных, функций, классов, модулей, полей базы данных, конечных точек API, событий, файлов или каталогов. Также используйте, когда пользователь просит «создать тезаурус», «обновить глоссарий», «добавить термин», «переименовать в соответствии с доменом», «проверить согласованность именования», «как мне это назвать», «язык предметной области», «ubiquitous language» или «соглашения об именовании». Гарантирует, что все имена в кодовой базе согласованы, описательны и соответствуют общему словарю предметной области. Также анализирует историю git для разрешения неоднозначностей в именовании — когда имя появилось, какое имя заменило какое, какое написание умирает. Не для общего стиля кода или линтинга — только для согласованности терминов предметной области.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maintain a project thesaurus (domain glossary) following DDD ubiquitou…»

Maintain a project thesaurus (domain glossary) following DDD ubiquitous language principles. Use PROACTIVELY when naming anything: variables, functions, classes, modules, database fields, API endpoints, events, files, or directories. Also use when the user asks to "create thesaurus", "update glossary", "add term", "rename to match domain", "check naming consistency", "what should I call this", "domain language", "ubiquitous language", or "naming conventions". Ensures all names in the codebase are consistent, descriptive, and aligned with the shared domain vocabulary. Also mines git history to resolve naming ambiguities — when a name was born, which name replaced which, which spelling is dying. Not for general code style or linting — only for domain term consistency.

CodeAlive-AI/ai-driven-development Agent Skills автор: CodeAlive-AI MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 7 125 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 19 ч назад

Поддерживайте тезаурус проекта (глоссарий предметной области) в соответствии с принципами DDD ubiquitous language.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Edit Grep Glob Bash Agent AskUserQuestion

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7125 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 37, 38, 85, 86, 98, 102): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7125 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 776 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.