SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD artifact_markdown

Создавайте или пересматривайте результат в виде простого файла Markdown (md), такой как заметки, README, протоколы совещаний, документация или текст, который пользователь будет редактировать или вставлять в другом месте. Используйте всякий раз, когда тип артефакта задачи сборки — markdown. Охватывает соглашения о форматировании Markdown и проверку обратного чтения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build or revise a plain markdown file (md) deliverable such as notes,…»

Build or revise a plain markdown file (md) deliverable such as notes, a README, meeting minutes, documentation, or text the user will edit or paste elsewhere. Use whenever a build task's artifact kind is markdown. Covers markdown formatting conventions and read-back verification.

asgeirtj/system_prompts_leaks Agent Skills автор: asgeirtj CC0-1.0 1 файл тело ≈ 243 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создавайте или пересматривайте результат в виде простого файла Markdown (md), такой как заметки, README, протоколы совещаний, документация или текст, который…

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторТексты 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (artifact_markdown) не совпадает с папкой (markdown)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 243 токенов

    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
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.