SKILLEMALL.ai

BC fresh-eyes-sweep

Провести полный аудит репозитория свежим взглядом на предмет ошибок корректности, багов, упущений, дублирования, несоответствий, устаревших или тавтологичных тестов, устаревших комментариев и других явных ошибок; исправить все безопасные проблемы и проверить результат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit an entire repository with fresh eyes for correctness errors, bug…»

Audit an entire repository with fresh eyes for correctness errors, bugs, omissions, duplication, inconsistencies, stale, duplicate, or tautological tests, stale comments, and other evidenced mistakes; fix every safe issue and verify the result.

PaulRBerg/agent-skills Claude Code автор: PaulRBerg MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 806 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Провести полный аудит репозитория свежим взглядом на предмет ошибок корректности, багов, упущений, дублирования, несоответствий, устаревших или тавтологичных…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
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: 3. 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 "skill-dependencies"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 199): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4806 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 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
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.