SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC quarkus-tdd

Разработка, управляемая тестами, для Quarkus 3.x LTS с использованием JUnit 5, Mockito, REST Assured, Camel testing и JaCoCo. Используйте при добавлении функций, исправлении ошибок или рефакторинге событийных сервисов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Test-driven development for Quarkus 3.x LTS using JUnit 5, Mockito, RE…»

Test-driven development for Quarkus 3.x LTS using JUnit 5, Mockito, REST Assured, Camel testing, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring event-driven services.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 6 319 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Разработка, управляемая тестами, для Quarkus 3.x LTS с использованием JUnit 5, Mockito, REST Assured, Camel testing и JaCoCo. Используйте при добавлении…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 4 местах: RA-Skills, RA-Skills, everything-claude-code, everything-claude-code

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:539
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    void give…201() {
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:564
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    void give…400() {

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6319 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6319 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.