SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC pr-review

Проверяет pull-запросы с валидацией области действия, соответствием требованиям и комментариями по строкам. Используйте при проверке PR в GitHub или GitLab.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reviews pull requests with scope validation, requirements compliance,…»

Reviews pull requests with scope validation, requirements compliance, and line comments. Use when reviewing GitHub or GitLab PRs.

athola/claude-night-market Hermes автор: athola 9 файлов тело ≈ 5 306 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Проверяет pull-запросы с валидацией области действия, соответствием требованиям и комментариями по строкам.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubGitLabЛичная продуктивностьКачество и контрольтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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».
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 129 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5306 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alwaysApply"
  • 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 "progressive_loading"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "modules"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "role"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 85, 376): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5306 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 90, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.