SKILLEMALL.ai

CC ad-review

Запускайте этот навык, когда пользователь явно вызывает `/ad-review` или называет его («запустить ad-review», «использовать навык ad-review»), или когда пользователь запрашивает обзор кода с явной областью действия («обзор этой ветки», «обзор main..HEAD», «revisa esse diff <range>»). Примечание об автозапуске: установлено `allow_implicit_invocation: true`, поэтому язык обзора может запускать навык, но это также означает, что широкий разговор, связанный с обзором, может автоматически запускать многоэтапный рабочий процесс записи файлов. Если запрос неоднозначен, перед вызовом подтвердите область действия у пользователя. Механическая форма: ОДИН проход в текущей сессии. Навык собирает diff плюс соответствующий контекст, затем выдает единый обзор с выводами, сгруппированными под `## Standards Findings` и `## Spec Findings` — две оси, одна сессия. Стандарты = соответствует ли diff AGENTS.md / ARCHITECTURE.md / GUIDELINES.md / CONTEXT.md / принятым ADR? Спецификация = соответствует ли diff исходной задаче / спецификации / PRD? Двухосевая структура существует для того, чтобы ни одна ось не маскировала другую. Нет `/clear`. Нет бесшумного запуска под-агентов из навыка: под-агенты Codex — это явно направленные пользователем рабочие процессы. Навык записывает один файл передачи журнала аудита в `.agentic/reviews/<ISO>-<scope>.md` для записи, а затем выполняет обзор в строке. Для идеального §10 используйте прилагаемый под-агент `fresh-context-reviewer` против этого файла журнала аудита.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run this skill when the user explicitly invokes `/ad-review` or names…»

Run this skill when the user explicitly invokes `/ad-review` or names it ("run ad-review", "use the ad-review skill"), or when the user asks for a code review with an explicit scope ("review this branch", "review main..HEAD", "revisa esse diff <range>"). Auto-trigger note: `allow_implicit_invocation: true` is set so review-language can fire the skill, but this also means broad review-adjacent conversation may auto-invoke a multi-step file-writing workflow. If a request is ambiguous, ask the user to confirm scope before invoking. Mechanical shape: ONE pass in the current session. The skill assembles the diff plus the relevant context, then produces a single review with findings grouped under `## Standards Findings` and `## Spec Findings` — two axes, one session. Standards = does the diff conform to AGENTS.md / ARCHITECTURE.md / GUIDELINES.md / CONTEXT.md / accepted ADRs? Spec = does the diff match the originating task / spec / PRD? The two-axis structure exists so neither axis masks the other. No `/clear`. No silent subagent spawn from the skill: Codex subagents are explicit user-directed workflows. The skill writes a single audit-trail handoff file at `.agentic/reviews/<ISO>-<scope>.md` for the record, then performs the review inline. For §10 ideal, use the bundled `fresh-context-reviewer` Codex subagent against that audit-trail file.

alexandremendoncaalvaro/CorridorKey-Runtime Agent Skills автор: alexandremendoncaalvaro NOASSERTION 2 файла тело ≈ 4 110 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запускайте этот навык, когда пользователь явно вызывает /ad-review или называет его («запустить ad-review», «использовать навык ad-review»), или когда…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
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

  • ошибка description-long description 1357 символов, лимит 1024
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4110 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (18 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 1356: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5Длинный текст без заголовков
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.