SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB loop

Создайте цикл, который запускает промпт сейчас и выполняет последующие действия либо по фиксированному расписанию, либо по самостоятельным пробуждениям. Использование — /loop check the build, /loop 5m check the build, /loop check the PR every 30m. /loop list для отображения заданий, /loop clear для отмены всех.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a loop that runs a prompt now and follows up either on a fixed…»

Create a loop that runs a prompt now and follows up either on a fixed schedule or through self-paced wakeups. Usage - /loop check the build, /loop 5m check the build, /loop check the PR every 30m. /loop list to show jobs, /loop clear to cancel all.

QwenLM/qwen-code Claude Code автор: QwenLM Apache-2.0 8 файлов · 7 скриптов тело ≈ 2 429 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создайте цикл, который запускает промпт сейчас и выполняет последующие действия либо по фиксированному расписанию, либо по самостоятельным пробуждениям.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 8. 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 "allowedTools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2429 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.