SKILLEMALL.ai

BD ad-architecture

Сгенерируйте ARCHITECTURE.md в корне репозитория, сначала просканировав код, предварительно заполнив слои/шаблоны/наблюдаемость/развертывание на основе наблюдаемых сигналов, а затем задав вопросы только по реальным пробелам. Используйте, когда пользователь хочет создать начальную версию, подготовить каркас, сгенерировать, документировать или провести аудит ARCHITECTURE.md (шаблоны и границы на уровне системы, в сочетании с ADR в doc/adr/).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate ARCHITECTURE.md at the repo root by scanning the code first,…»

Generate ARCHITECTURE.md at the repo root by scanning the code first, pre-filling layers/patterns/observability/deployment from observed signals, then asking only the genuine gaps. Use when the user wants to bootstrap, scaffold, generate, document, or audit ARCHITECTURE.md (system-level patterns and boundaries, paired with ADRs in doc/adr/).

alexandremendoncaalvaro/CorridorKey-Runtime Agent Skills автор: alexandremendoncaalvaro NOASSERTION 2 файла тело ≈ 1 183 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Сгенерируйте ARCHITECTURE.md в корне репозитория, сначала просканировав код, предварительно заполнив слои/шаблоны/наблюдаемость/развертывание на основе…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (write), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1183 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов

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