SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC do-issue

Реализует задачи GitHub или GitLab с помощью параллельных под-агентов с контрольными точками проверки между пакетами задач. Используйте при сквозном решении многоэтапных задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implements GitHub or GitLab issues via parallel subagents with review…»

Implements GitHub or GitLab issues via parallel subagents with review gates between task batches. Use when resolving multi-step issues end-to-end.

athola/claude-night-market Hermes автор: athola 7 файлов тело ≈ 1 280 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Реализует задачи GitHub или GitLab с помощью параллельных под-агентов с контрольными точками проверки между пакетами задач.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторGitHubGitLabИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 146 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "role"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alwaysApply"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "usage_patterns"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "complexity"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "model_hint"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "estimated_tokens"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "modules"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1280 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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