SKILLEMALL.ai

AB research-ops

Рабочий процесс исследования текущего состояния на основе доказательств для ECC. Используйте, когда пользователю нужны свежие факты, сравнения, дополнения или рекомендации, основанные на текущих общедоступных доказательствах и любом предоставленном локальном контексте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the u…»

Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.

Разбор skillemall

Скилл обещает workflow для исследований на основе текущих открытых данных — когда нужны свежие факты, сравнения или рекомендация, собранная из публичных источников и локального контекста. В файлах — одна инструкция на 834 токена без скриптов и критических ошибок. Проверки дали оценку A: качество 87, процесс 77, безопасность 100. Рекомендаций по доработке нет.

Скилл совместим со всеми крупными платформами от Claude до DeepSeek. Установка безопасна — никаких уязвимостей не обнаружено. Подойдёт, если вы часто просите ИИ собрать актуальную информацию и обосновать выводы. Ставить стоит.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 834 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Рабочий процесс исследования текущего состояния на основе доказательств для ECC.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: RA-Skills, RA-Skills

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 77/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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