SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD evaluate-sdlc-layers

Проверка и итерация реализации архитектуры разделения слоев SDLC по категориям проверки, определенным в ее контрольном списке оценки — перекрестные ссылки, полнота документации, фильтры слоя knowledge-explorer, метаданные записей исследований, точки интеграции и согласованность плана. Создает структурированный отчет о находках и при необходимости применяет безопасные исправления. Используйте при проверке первоначальной реализации, перед завершением работы над слоем, при аудите документации или схемы слоя или при запуске --dry-run для предварительного просмотра результатов без изменений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validate and iterate on the SDLC Layer Separation Architecture impleme…»

Validate and iterate on the SDLC Layer Separation Architecture implementation across the check categories defined in its Evaluation Checklist — cross-references, doc completeness, knowledge-explorer layer filters, research entry metadata, integration points, and plan consistency. Produces a structured findings report and optionally applies safe fixes. Use when validating a first-pass implementation, before claiming layer work complete, auditing layer docs or schema, or running --dry-run to preview findings without changes.

Jamie-BitFlight/claude_skills Claude Code автор: Jamie-BitFlight MIT 1 файл тело ≈ 1 245 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Проверка и итерация реализации архитектуры разделения слоев SDLC по категориям проверки, определенным в ее контрольном списке оценки — перекрестные ссылки…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/docs/sdlc-layers/, ../../../plugins/development-harness/skills/verify-done/SKILL.md, ../../../plugins/development-harness/skills/work-backlog-item/SKILL.md

АнализаторДанные и аналитикаТексты 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%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/docs/sdlc-layers/, ../../../plugins/development-harness/skills/verify-done/SKILL.md, ../../../plugins/development-harness/skills/work-backlog-item/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../plugins/development-harness/docs/sdlc-layers/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../plugins/development-harness/skills/verify-done/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../plugins/development-harness/skills/work-backlog-item/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/workflows/groom/start.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../plugins/development-harness/docs/sdlc-layers/, ../../../plugins/development-harness/skills/verify-done/SKILL.md, ../../../plugins/development-harness/skills/work-backlog-item/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../../../plugins/development-harness/docs/sdlc-layers/, ../../../plugins/development-harness/skills/verify-done/SKILL.md, ../../../plugins/development-harness/skills/work-backlog-item/SKILL.md
  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1245 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.