SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF refactor-skill

Оценка и рефакторинг слишком больших или многодоменных навыков. Сначала определяется, подходит ли разделение или использование ссылок/извлечения, а затем выполняется соответствующее действие. Используйте, когда навык превышает пороговые значения токенов (SK006/SK007) или охватывает несколько независимых доменов. Выполняет оценку кандидата перед любыми структурными изменениями; связные навыки с одним намерением перенаправляются на ссылки/извлечение вместо разделения. Когда разделение оправдано — ворота анализа домена, план разделения, генерация нового SKILL.md, проверка и преобразование фасада с обратной совместимостью.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess and refactor oversized or multi-domain skills. First determines…»

Assess and refactor oversized or multi-domain skills. First determines whether splitting or references/ extraction is appropriate — then executes the correct action. Use when a skill exceeds token thresholds (SK006/SK007) or covers multiple independent domains. Performs candidate assessment before any structural changes; cohesive single-intent skills are redirected to references/ extraction instead of splitting. When splitting is warranted — domain analysis gate, split plan, new SKILL.md generation, validation, and backwards-compatible facade conversion.

Jamie-BitFlight/claude_skills Claude Code автор: Jamie-BitFlight MIT 1 файл тело ≈ 4 509 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Оценка и рефакторинг слишком больших или многодоменных навыков.

Как процесс F 34/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/topic.md, references/topic.md

АнализаторРазработкатип 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
F
34/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/topic.md, references/topic.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: references/topic.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/topic.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/topic.md, references/topic.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/topic.md, references/topic.md
  • 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: 9, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4509 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 76, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (14 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 560 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

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