SKILLEMALL.ai

AB setup-skill-discovery

Используйте при создании или обновлении конфигурации обнаружения навыков проекта — генерирует или регенерирует .dh/skill_discovery.yaml путем сканирования репозитория для определения технологического стека, инвентаризации установленных навыков с помощью npx skills list, загрузки контента кандидатских навыков перед предложением и записи файла внедрения навыков, управляемого конфигурацией. Активируется при вызовах /dh:setup-skill-discovery и программных вызовах --auto из фазы 3 add-new-feature.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating or updating the project skill discovery config — gen…»

Use when creating or updating the project skill discovery config — generates or regenerates .dh/skill_discovery.yaml by scanning the repo to infer tech stack, inventorying installed skills via npx skills list, loading candidate skill content before suggesting, and writing a config-driven skill injection file. Triggers on /dh:setup-skill-discovery invocations and programmatic --auto calls from add-new-feature Phase 3.

Jamie-BitFlight/claude_skills Claude Code автор: Jamie-BitFlight MIT 5 файлов тело ≈ 3 128 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Используйте при создании или обновлении конфигурации обнаружения навыков проекта — генерирует или регенерирует .dh/skilldiscovery.yaml путем сканирования…

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

ГенераторDockerТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 61, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3128 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 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.