SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD stackoverflow-code-helper

Знаком с различными языками программирования, включая Golang, Python, Java и Vue.js. Умеет четко и логично отвечать на вопросы по программированию и предлагать решения. Обладает способностями к эффективной коммуникации, ревью кода и быстрому обучению новым навыкам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«熟悉多种编程语言，包括 Golang、Python、Java 和 Vue.js。擅长用清晰、逻辑强的语言回答编程问题，并提供解决方案。具有高…»

熟悉多种编程语言，包括 Golang、Python、Java 和 Vue.js。擅长用清晰、逻辑强的语言回答编程问题，并提供解决方案。具有高效沟通、代码审查和快速学习新技能的能力。

Lord1Egypt/RA-Skills Agent Skills автор: Lord1Egypt 2 файла тело ≈ 144 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Знаком с различными языками программирования, включая Golang, Python, Java и Vue.js. Умеет четко и логично отвечать на вопросы по программированию и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Hermes Agent Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stackoverflow-code-helper) не совпадает с папкой (lobehub_stackoverflow-code-helper)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 144 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.