SKILLEMALL.ai

CF review-against-ai-patterns

Использовать при создании, редактировании или проверке любого видимого человеком продукта: перед принятием решения о направлении прочитать справочник анти-анти-шаблонов по рискам и создать ANTI-SLOP-CHECK.md, во время создания, как только сформируется любой элемент справочника, остановить реструктуризацию и записать расходы, перед сдачей выполнить глобальное сканирование всего продукта и проверку рендеринга против шаблона; не заменяет профессиональный порог навыка в предметной области и не принимает решений на этапе эстетики.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建、编辑或审查任何人类可见产物时使用:方向决定前按风险读取反模式图鉴标本并建立 ANTI-SLOP-CHECK.md,制作中任一图鉴组成形…»

创建、编辑或审查任何人类可见产物时使用:方向决定前按风险读取反模式图鉴标本并建立 ANTI-SLOP-CHECK.md,制作中任一图鉴组成形即停下重构并记账,交付前对完整产物做全局扫描与反模板渲染审查;不代替领域 Skill 的专业门槛,也不裁决审美阶段。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 4 файла тело ≈ 316 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Использовать при создании, редактировании или проверке любого видимого человеком продукта: перед принятием решения о направлении прочитать справочник…

Как процесс F 28/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/anti-slop-gallery/page-1.jpg

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/anti-slop-gallery/page-1.jpg
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/anti-slop-gallery/page-1.jpg

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/anti-slop-gallery/page-1.jpg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/anti-slop-gallery/page-1.jpg
  • 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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 316 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.