SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC publishing-a-new-package

Публикует новый пакет из этого монорепозитория в npm под @comfyorg и доказывает, что он может быть использован из другого репозитория. Охватывает создание рабочего процесса, 404 при первой публикации, переписывание каталога, доверенную публикацию и тест-драйв потребителя. Используйте при добавлении пакета в packages/, первой публикации в npm или когда рабочий процесс публикации в npm завершается с ошибкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Publishes a new package from this monorepo to npm under @comfyorg and…»

Publishes a new package from this monorepo to npm under @comfyorg and proves it is consumable from another repo. Covers workflow scaffolding, the first-publish 404, catalog: rewriting, trusted publishing, and the consumer smoke test. Use when adding a package to packages/, publishing to npm for the first time, or when an npm publish workflow fails.

Comfy-Org/ComfyUI_frontend Agent Skills автор: Comfy-Org 1 файл тело ≈ 1 721 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Публикует новый пакет из этого монорепозитория в npm под @comfyorg и доказывает, что он может быть использован из другого репозитория.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураGitHubТексты 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
50
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1721 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.