SKILLEMALL.ai

CC sprint-plan

Планирование спринта с учетом пропускной способности — выполняет расчеты пропускной способности, проверку переноса и проверку определения готовности перед фиксацией объема работ. Использование: /sprint-plan <goal> [capacity]

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capacity-gated sprint planning — runs capacity math, carry-over check,…»

Capacity-gated sprint planning — runs capacity math, carry-over check, and a definition-of-ready gate before committing scope. Usage: /sprint-plan <goal> [capacity]

Разбор skillemall

Скилл обещает автоматизировать планирование спринта: проверить ёмкость команды, отследить перенос задач из прошлого и убедиться, что требования готовы, прежде чем коммитить scope. На практике — один файл на 807 токенов, оценка C с quality_score 72. Критических ошибок нет, но process_score 62 намекает на пробелы в логике или документации. Sandbox и прогоны на моделях не проводились, так что как именно скилл считает ёмкость и какие метрики использует для definition-of-ready, остаётся гадать.

Для workflow'а, который должен принимать параметры и выводить решение о feasibility спринта, это слабовато. Ставить можно, если у вас уже есть свой процесс и нужен просто каркас для автоматизации. Если ждёте готового инструмента — лучше доработать с помощью модели прямо в промпте.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Claude Code автор: LeoYeAI 1 файл тело ≈ 807 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Планирование спринта с учетом пропускной способности — выполняет расчеты пропускной способности, проверку переноса и проверку определения готовности перед…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 807 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.