SKILLEMALL.ai

CC create-technical-diagrams

Создавать, редактировать, диагностировать и принимать технические схемы и инженерную документацию, описывающую состав объекта, соединения, процессы, состояния, последовательности, интерфейсы или причинно-следственные механизмы. Использовать для схем инструкций/обучения, топологий систем и сетей, процессов и SFC, электрических/КИПиА схем, механических разрезов, схем научных механизмов и их редактируемых исходных файлов; различать инструкции, обучение, обслуживание и контролируемые инженерные утверждения по назначению и обеспечению, не использовать для диаграмм данных, основанных в основном на числовых закономерностях, карт с сохранением реального географического положения, рабочих столов продуктов или симуляций параметров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建、编辑、诊断并验收说明对象组成、连接、流程、状态、时序、接口或因果机制的技术图解与工程文档。用于说明/培训图、系统与网络拓扑、流程与 S…»

创建、编辑、诊断并验收说明对象组成、连接、流程、状态、时序、接口或因果机制的技术图解与工程文档。用于说明/培训图、系统与网络拓扑、流程与 SFC、电气/仪控图、机械剖面、科学机制图及其可编辑原生源;按用途与 assurance 区分说明、培训、维护和受控工程声明,不用于以数值规律为主的数据图、保留真实地理位置的地图、产品工作台或参数仿真。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 3 файла тело ≈ 1 774 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создавать, редактировать, диагностировать и принимать технические схемы и инженерную документацию, описывающую состав объекта, соединения, процессы…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 3. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1774 токенов

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 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.