SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC qc-helper

Отвечайте на любые вопросы об использовании, функциях, настройке и устранении неполадок Qwen Code, ссылаясь на официальную пользовательскую документацию. Также помогает пользователям просматривать или изменять их settings.json. Вызывайте с помощью `/qc-helper` с последующим вопросом, например `/qc-helper how do I configure MCP servers?` или `/qc-helper change approval mode to yolo`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Answer any question about Qwen Code usage, features, configuration, an…»

Answer any question about Qwen Code usage, features, configuration, and troubleshooting by referencing the official user documentation. Also helps users view or modify their settings.json. Invoke with `/qc-helper` followed by a question, e.g. `/qc-helper how do I configure MCP servers?` or `/qc-helper change approval mode to yolo`.

QwenLM/qwen-code Claude Code автор: QwenLM Apache-2.0 1 файл тело ≈ 2 802 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Отвечайте на любые вопросы об использовании, функциях, настройке и устранении неполадок Qwen Code, ссылаясь на официальную пользовательскую документацию.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТексты и документыРазработкатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

  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: 1. 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 54/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 85Шаги. Шагов: 13, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2802 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: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.