SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC operational-enterprise-ai

Создайте или переработайте страницы продуктов для корпоративного ИИ, автоматизации, безопасности и операций, объясняющие границы системы, утверждения, аудируемость, исключения и откат. Используйте для темных кинематографичных героев, тонких сеток, пауз метрик, расширяемых рядов решений, доказательств из кейсов, подтверждения безопасности и квалифицированных передач демо или списка ожидания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or redesign enterprise AI, automation, security, and operations…»

Create or redesign enterprise AI, automation, security, and operations product pages that explain system boundaries, approvals, auditability, exceptions, and rollback. Use for dark cinematic heroes, hairline grids, metric pauses, expandable solution rows, case-study evidence, security proof, and qualified demo or waitlist handoffs.

MengTo/Skills Agent Skills автор: MengTo MIT 5 файлов тело ≈ 1 063 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Создайте или переработайте страницы продуктов для корпоративного ИИ, автоматизации, безопасности и операций, объясняющие границы системы, утверждения…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1063 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.