SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB review-pr

Проведите Шона по входящему PR или запросу waku-agent и представьте его в его стиле — четыре фиксированных раздела: что это, почему это важно, как ОН может протестировать это с вами в качестве помощника, и готовы ли мы к слиянию / ответу / закрытию и почему. Используйте, когда Шон просит посмотреть, протестировать, разобрать или принять решение по pull request или запросу, а также когда очередь из них обрабатывается по одному.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Walk Sean through an incoming waku-agent PR or issue and present it hi…»

Walk Sean through an incoming waku-agent PR or issue and present it his way — four fixed sections: what this is, why it matters, how HE can test it with you as copilot, and are we ready to merge / reply / close and why. Use whenever Sean asks to look at, test, triage, or decide on a pull request or an issue, and whenever a queue of them is being drained one at a time.

ShenSeanChen/waku-agent Agent Skills автор: ShenSeanChen 1 файл тело ≈ 1 743 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проведите Шона по входящему PR или запросу waku-agent и представьте его в его стиле — четыре фиксированных раздела: что это, почему это важно, как ОН может…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1743 токенов
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.