SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC changelog

Создавайте журнал изменений для пользователей из последних коммитов/PR по отслеживаемым репозиториям — пишите его в репозитории (в формате Keep a Changelog) или открывайте PR журнала изменений между репозиториями в репозитории документации/маркетинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a user-facing changelog from recent commits/PRs across watche…»

Generate a user-facing changelog from recent commits/PRs across watched repos - write it in-repo (Keep a Changelog format) or open a cross-repo changelog PR on a docs/marketing repo.

Разбор skillemall

Скилл обещает генерировать changelog из коммитов и PR-ов нескольких репозиториев в формате Keep a Changelog, писать результат прямо в репо или открывать кросс-репо PR. На практике находит только один файл при заявленной работе с несколькими источниками — логика сбора коммитов не развёрнута или не реализована. Качество кода 56 баллов, процесс 53, что указывает на недоделки в структуре.

Проверки не выявили критических уязвимостей, но broken_references_missing_files = true означает, что скилл ссылается на файлы, которых нет. На моделях не тестировался. Ставить, если готовы дописать логику сбора из нескольких репо и починить ссылки самостоятельно — как заготовку, но не как готовый инструмент.

aeonfun/aeon Agent Skills автор: aeonfun 1 файл тело ≈ 5 898 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Создавайте журнал изменений для пользователей из последних коммитов/PR по отслеживаемым репозиториям — пишите его в репозитории (в формате Keep a Changelog)…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ГенераторGitHubТексты и документытип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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: 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5898 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 106): 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: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5898 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.