SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BA guidance

Отвечайте на вопросы пользователя об установке и настройке QwenPaw: сначала найдите и прочитайте локальную документацию, затем изложите ответ; если локальной информации недостаточно, обратитесь к документации на официальном сайте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Answer user questions about QwenPaw installation and configuration: fi…»

Answer user questions about QwenPaw installation and configuration: first locate and read local documentation, then distill the answer; if local information is insufficient, fall back to the official website documentation.

agentscope-ai/CoPaw Agent Skills автор: agentscope-ai Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 344 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Отвечайте на вопросы пользователя об установке и настройке QwenPaw: сначала найдите и прочитайте локальную документацию, затем изложите ответ; если локальной…

Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: согласованность

ПроцедураТексты 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
83/100
Дойдёт до конца
Согласованность вес 8
40
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100

  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (guidance) не совпадает с папкой (guidance-en)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1344 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.