SKILLEMALL.ai

BC nemoclaw-maintainer-audit-e2e-assertions

Классифицировать, диагностировать, отладить или исправить неработающие или нестабильные E2E тесты NemoClaw. Отследить каждое утверждение и последующие проверки перед отправкой исправления или повторным запуском. Исключает запросы только на статус или только на отправку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triage, diagnose, debug, or fix failing or flaky NemoClaw E2E tests. T…»

Triage, diagnose, debug, or fix failing or flaky NemoClaw E2E tests. Trace every assertion and downstream gate before a repair push or rerun. Excludes status-only and dispatch-only requests.

NVIDIA/NemoClaw Agent Skills автор: NVIDIA Apache-2.0 2 файла тело ≈ 2 406 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Классифицировать, диагностировать, отладить или исправить неработающие или нестабильные E2E тесты NemoClaw.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/documentation-writing-review.md

АнализаторРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/documentation-writing-review.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../_shared/documentation-writing-review.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 74): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../_shared/documentation-writing-review.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../_shared/documentation-writing-review.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2406 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.