SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD fewer-permission-prompts

Сканируйте ваши транскрипты на наличие распространенных вызовов инструментов Bash и MCP только для чтения, затем добавьте приоритетный список разрешенных вызовов в файл .claude/settings.json проекта, чтобы уменьшить количество запросов на разрешение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan your transcripts for common read-only Bash and MCP tool calls, th…»

Scan your transcripts for common read-only Bash and MCP tool calls, then add a prioritized allowlist to project .claude/settings.json to reduce permission prompts.

asgeirtj/system_prompts_leaks Agent Skills автор: asgeirtj CC0-1.0 1 файл тело ≈ 1 912 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Сканируйте ваши транскрипты на наличие распространенных вызовов инструментов Bash и MCP только для чтения, затем добавьте приоритетный список разрешенных…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubDockerKubernetesИИ и агентытип 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
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 7
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1912 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.