SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB openspec-archive-change

Архивирует завершенное изменение OpenSpec в экспериментальном рабочем процессе. Используйте, когда пользователь хочет финализировать и архивировать изменение после завершения реализации. Также используйте, когда пользователь говорит "openspec archive" или "opsx archive".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Archive a completed OpenSpec change in the experimental workflow. Use…»

Archive a completed OpenSpec change in the experimental workflow. Use when the user wants to finalize and archive a change after implementation is complete. Also use when the user says "openspec archive" or "opsx archive".

Fission-AI/OpenSpec Agent Skills автор: Fission-AI MIT 1 файл тело ≈ 4 036 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Архивирует завершенное изменение OpenSpec в экспериментальном рабочем процессе.

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

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4036 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (11 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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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