SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC analyze-change-impact

Анализирует системное причинно-следственное влияние предлагаемого изменения на поведение, интерфейсы, состояние/данные, зависимости среды выполнения, тесты, документацию, элементы управления, людей/процессы и поведение модели/промпта/контекста. Используется перед планированием, когда лексический поиск ссылок недостаточен для определения радиуса поражения и обязательств по проверке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze the causal system-wide impact of a proposed change across beha…»

Analyze the causal system-wide impact of a proposed change across behavior, interfaces, state/data, runtime dependencies, tests, documentation, controls, people/processes, and model/prompt/context behavior. Use before planning when lexical reference search is insufficient to establish blast radius and verification obligations.

Jamie-BitFlight/claude_skills Agent Skills автор: Jamie-BitFlight MIT 2 файла тело ≈ 393 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Анализирует системное причинно-следственное влияние предлагаемого изменения на поведение, интерфейсы, состояние/данные, зависимости среды выполнения, тесты…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ 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
C
56/100
Есть пробелы
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: 2. 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 56/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 393 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)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов

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