SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF prettier

Prettier — это строгий форматировщик кода, который обеспечивает единообразный стиль во всей вашей кодовой базе. В отличие от линтеров, которые отмечают проблемы для вас, Prettier автоматически переписывает ваш код. Он поддерживает JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, JSON, Markdown, YAML и многие другие языки. Устраняя споры о стиле при проверке кода, Prettier позволяет командам сосредоточиться на логике и архитектуре, а не спорить о табах или пробелах или конечных запятых.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prettier is an opinionated code formatter that enforces a consistent s…»

Prettier is an opinionated code formatter that enforces a consistent style across your entire codebase. Unlike linters that flag problems for you to fix, Prettier rewrites your code automatically. It supports JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, JSON, Markdown, YAML, and many other languages. By removing style debates from code review, Prettier lets teams focus on logic and architecture instead of arguing about tabs versus spaces or trailing commas.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 1 579 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Prettier — это строгий форматировщик кода, который обеспечивает единообразный стиль во всей вашей кодовой базе.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторVS CodeРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1579 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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