AC who-is-actor
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет проанализировать Git-репозиторий и профилировать привычки каждого разработчика в отношении коммитов, рабочие привычки, эффективность разработки, стиль кода, качество кода и индекс вовлеченности — и все это без установки дополнительных пакетов или запуска пользовательских скриптов. Он полагается исключительно на нативные команды Git CLI (и стандартные утилиты обработки текста Unix, уже присутствующие на хосте), а также на интерпретацию на основе ИИ. Триггерные фразы включают "analyze repository" "profile developers" "commit habits" "developer report card" "代码分析" "研发效率" "开发者画像" "提交习惯" "工作习惯" "参与度".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to analyze a Git reposit…»
This skill should be used when the user wants to analyze a Git repository and profile each developer's commit habits, work habits, development efficiency, code style, code quality, and engagement index — all without installing any extra packages or running any custom scripts. It relies purely on native git CLI commands (and standard Unix text-processing utilities already present on the host) and AI-driven interpretation. Trigger phrases include "analyze repository" "profile developers" "commit habits" "developer report card" "代码分析" "研发效率" "开发者画像" "提交习惯" "工作习惯" "参与度".
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет проанализировать Git-репозиторий и профилировать привычки каждого разработчика в отношении коммитов…
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6435 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 137, расплывчатых формулировок: 5
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6435 токенов
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 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
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 573 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 41 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 137 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.