SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB openspec-apply-change

Реализует задачи из изменения OpenSpec. Используйте, когда пользователь хочет начать реализацию, продолжить реализацию или работать над задачами. Также используйте, когда пользователь говорит "openspec apply", "opsx apply" или "openspec implement".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement tasks from an OpenSpec change. Use when the user wants to st…»

Implement tasks from an OpenSpec change. Use when the user wants to start implementing, continue implementation, or work through tasks. Also use when the user says "openspec apply", "opsx apply", or "openspec implement".

Fission-AI/OpenSpec Agent Skills автор: Fission-AI MIT 1 файл тело ≈ 2 686 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Реализует задачи из изменения OpenSpec.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2686 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5Длинный текст без заголовков
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.