SKILLEMALL.ai

AB create-stories

Разбивает одну эпическую задачу на реализуемые истории с критериями приемки. Используйте, когда пользователь хочет получить истории для эпической задачи или следующую партию работ для реализации. Не для преобразования всего дизайна в эпические задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Breaks one epic into implementable stories with acceptance criteria. U…»

Breaks one epic into implementable stories with acceptance criteria. Use when the user wants stories for an epic or the next batch of work to build. Not for turning the whole design into epics.

Donchitos/Claude-Code-Game-Studios Claude Code автор: Donchitos MIT 3 файла тело ≈ 3 921 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Разбивает одну эпическую задачу на реализуемые истории с критериями приемки.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторРазработкаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Широкие права meta-dynamic-shell SKILL.md:10
      Shell-команда, выполняемая автоматически при загрузке скилла (преамбула !`cmd` в Claude Code)
      !`bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../hooks/yaml-helper.sh" resolve_config --keys review_mode,review_gate,automation,workflow,docs.density,story_granularity,qa.level,system_overrides`

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 175): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3921 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.