SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB social-graph-ranker

Взвешенный рейтинг социальной сети для поиска «теплых» контактов, оценки связей и анализа пробелов в сети в X и LinkedIn. Используйте, когда пользователю нужен сам многоразовый движок ранжирования графа, а не более широкий рабочий процесс взаимодействия или поддержки сети, построенный поверх него.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Weighted social-graph ranking for warm intro discovery, bridge scoring…»

Weighted social-graph ranking for warm intro discovery, bridge scoring, and network gap analysis across X and LinkedIn. Use when the user wants the reusable graph-ranking engine itself, not the broader outreach or network-maintenance workflow layered on top of it.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 950 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Взвешенный рейтинг социальной сети для поиска «теплых» контактов, оценки связей и анализа пробелов в сети в X и LinkedIn.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураПродажи и CRMтип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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 79/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 950 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.