SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC find-simplifications

Используйте для периодического сканирования всего репозитория qwen-code на предмет накопления избыточных элементов — мертвых компонентов и файлов, заброшенных ключей локализации, экспортов, которые никто не использует, добавленного, а затем удаленного каркаса — с подачей кандидатов в отслеживаемую проблему и принятием только того, на что согласился сопровождающий. Сканирование всего репозитория и сначала доказательства; каждый потребитель указывается перед удалением чего-либо. Не для приведения в порядок диффа, который вы только что написали (это входит в `/simplify`), и не для дефектов (это `/review`).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for a periodic repo-wide sweep of qwen-code for accumulated excess…»

Use for a periodic repo-wide sweep of qwen-code for accumulated excess surface — dead components and files, orphaned locale keys, exports nothing consumes, added-then-removed scaffolding — filing candidates on a tracking issue and landing only what a maintainer has said yes to. Repo-wide and evidence-first; every consumer is named before anything is deleted. Not for tidying a diff you just wrote (that is bundled `/simplify`) and not for defects (that is `/review`).

QwenLM/qwen-code Agent Skills автор: QwenLM Apache-2.0 3 файла тело ≈ 11 063 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте для периодического сканирования всего репозитория qwen-code на предмет накопления избыточных элементов — мертвых компонентов и файлов, заброшенных…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/copy_bundle_assets.js, scripts/prepare-package.js

АнализаторGitHubРазработкаТорговлятип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/copy_bundle_assets.js, scripts/prepare-package.js
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11063 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/copy_bundle_assets.js
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/prepare-package.js
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 80, 198): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/copy_bundle_assets.js, scripts/prepare-package.js
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/copy_bundle_assets.js, scripts/prepare-package.js
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 34, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11063 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.