SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC group-items-to-milestone

Используйте при назначении элементов бэклога в этап GitHub. Аргументы: {номер-этапа} [P0|P1|P2|фильтр-заголовка]. Использует список бэклога для загрузки элементов, показывает элементы со статусом GitHub Issue, позволяет пользователю выбрать, какие назначить. Создает отсутствующие GitHub Issues для выбранных элементов P0/P1, назначает все этапу, обновляет Project V2 Status до Backlog. Используйте после create-milestone для заполнения спринта или выпуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when assigning backlog items to a GitHub milestone. Args: {milesto…»

Use when assigning backlog items to a GitHub milestone. Args: {milestone-number} [P0|P1|P2|title-filter]. Uses backlog list to load items, shows items with GitHub Issue status, lets user select which to assign. Creates missing GitHub Issues for selected P0/P1 items, assigns all to the milestone, updates Project V2 Status to Backlog. Use after create-milestone to populate a sprint or release.

Jamie-BitFlight/claude_skills Claude Code автор: Jamie-BitFlight MIT 1 файл тело ≈ 1 297 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Используйте при назначении элементов бэклога в этап GitHub.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubОперации и проектытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1297 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.