SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC afrexai-claude-code-production

Полная система повышения продуктивности кода Claude — настройка проекта, шаблоны промптинга, оркестрация суб-агентов, управление контекстом, отладка, рефакторинг, TDD и ускорение выпуска в 10 раз. Скрипты не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Claude Code productivity system — project setup, prompting pa…»

Complete Claude Code productivity system — project setup, prompting patterns, sub-agent orchestration, context management, debugging, refactoring, TDD, and shipping 10X faster. Zero scripts needed.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 5 299 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Полная система повышения продуктивности кода Claude — настройка проекта, шаблоны промптинга, оркестрация суб-агентов, управление контекстом, отладка…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураStripeИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5299 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5299 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 57 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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