SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC click-path-audit

Отслеживает полную последовательность изменений состояния для каждой кнопки/точки контакта, ориентированной на пользователя, чтобы выявить ошибки, когда функции работают по отдельности, но противоречат друг другу, приводят к ошибочным конечным состояниям или оставляют UI в несогласованном состоянии. Используется: при отладке системы, которая не выявила ошибок, но пользователи сообщают о неработающих кнопках, или после любой крупной рефакторинга, связанной с общим хранилищем состояния.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«追踪每个面向用户的按钮/触点的完整状态变化序列，以发现功能单独工作但相互抵消、产生错误最终状态或使UI处于不一致状态的错误。适用于：系统调试…»

追踪每个面向用户的按钮/触点的完整状态变化序列，以发现功能单独工作但相互抵消、产生错误最终状态或使UI处于不一致状态的错误。适用于：系统调试未发现错误但用户报告按钮失效，或在任何涉及共享状态存储的重大重构之后。

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 1 112 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Отслеживает полную последовательность изменений состояния для каждой кнопки/точки контакта, ориентированной на пользователя, чтобы выявить ошибки, когда…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыТексты 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 "origin"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1112 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.