SKILLEMALL.ai

BD visual-artifact-design

Использовать при создании, редактировании, диагностике или проверке видимых человеку результатов. Отвечает за определение естественной среды и основных визуальных областей, предоставление легких этапов работы, выбор реальных возможностей, запрос конечных пикселей или эквивалентных конечных состояний у текущего потребителя и возврат к самому раннему неисправному шагу в случае сбоя; не заменяет объективную запись работы навыка области, навыка фронтенда или исполнителя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«创建、编辑、诊断或验证人类可见产物时使用。负责确定自然介质与主要视觉领域、提供轻量工作阶段、选择真实能力、要求当前消费者中的最终像素或等价终…»

创建、编辑、诊断或验证人类可见产物时使用。负责确定自然介质与主要视觉领域、提供轻量工作阶段、选择真实能力、要求当前消费者中的最终像素或等价终态,并让失败返回最早失效步骤;不代替领域 Skill、前端 Skill 或 Runner 的客观运行记录。

EverMind-AI/Raven Agent Skills автор: EverMind-AI Apache-2.0 11 файлов тело ≈ 1 941 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Использовать при создании, редактировании, диагностике или проверке видимых человеку результатов.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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: 11. 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 43/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1941 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.