SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB perf-profile

Профилирование производительности — поиск узких мест, измерение по сравнению с бюджетами, предоставление ранжированных рекомендаций по оптимизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performance profiling — find bottlenecks, measure against budgets, pro…»

Performance profiling — find bottlenecks, measure against budgets, produce ranked optimization recommendations.

Donchitos/Claude-Code-Game-Studios Claude Code автор: Donchitos MIT 1 файл тело ≈ 2 436 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Профилирование производительности — поиск узких мест, измерение по сравнению с бюджетами, предоставление ранжированных рекомендаций по оптимизации.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторДанные и аналитикаРазработкатип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
70
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 · 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 performance.enforce,automation,workflow`

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 73/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2436 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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.