AC cross-ref
Перекрестная проверка PR и задач GitHub для поиска дубликатов и отсутствующих ссылок. Запускает параллельные под-агенты Sonnet для семантического анализа последних N PR и задач, находя PR, которые решают одну и ту же проблему (дубликаты), и задачи, решенные открытыми PR, но еще не связанные. Группирует результаты по тематическим кластерам, оценивает их по степени воздействия и предлагает комментирование с ограничением скорости или массовые действия (закрыть, пометить). Используйте этот навык, когда пользователь хочет найти дублирующиеся PR, связать задачи с PR, очистить перекрестные ссылки репозитория или проверить связи PR/задач. Также полезно, когда пользователь говорит что-то вроде «найти связанные PR», «какие PR исправляют эту задачу», «есть ли дублирующиеся PR», «связать задачи и PR» или «проверить перекрестные ссылки».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-reference GitHub PRs and issues to find duplicates and missing l…»
Cross-reference GitHub PRs and issues to find duplicates and missing links. Spawns parallel Sonnet subagents to semantically analyze the last N PRs and issues, finding PRs that solve the same problem (duplicates) and issues resolved by open PRs but not yet linked. Groups findings into thematic clusters, scores them by actionability, and offers rate-limited commenting or bulk actions (close, label). Use this skill when the user wants to find duplicate PRs, link issues to PRs, clean up a repo's cross-references, or audit PR/issue relationships. Also useful when the user says things like "find related PRs", "which PRs fix this issue", "are there duplicate PRs", "link issues and PRs", or "audit cross-references".
Перекрестная проверка PR и задач GitHub для поиска дубликатов и отсутствующих ссылок.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5384 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5384 токенов
- 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 718 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.