SKILLEMALL.ai

BC eval-skills

Аудит проекта или библиотеки навыков на предмет метаданных, границ триггеров, критериев завершения рабочего процесса, закрытия локальных ресурсов, экономии инструкций, области применения инструментов, трудозатрат и доказательств маршрутизации. Используйте перед выпуском навыков, после импорта коллекции навыков или когда навык срабатывает слишком часто или вообще не срабатывает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a project or library of skills for metadata, trigger boundaries,…»

Audit a project or library of skills for metadata, trigger boundaries, workflow completion criteria, local resource closure, instruction economy, tool scope, effort, and routing evidence. Use before shipping skills, after importing a skill collection, or when a skill triggers too often or not at all.

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide Claude Code автор: FlorianBruniaux CC-BY-SA-4.0 1 файл тело ≈ 4 889 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Аудит проекта или библиотеки навыков на предмет метаданных, границ триггеров, критериев завершения рабочего процесса, закрытия локальных ресурсов, экономии…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 27): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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: 15, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4889 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 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

    • +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 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.