SKILLEMALL.ai

BC system-audit

Периодический доказательный самоаудит всей системы агента — оркестратора, его документации/SSOT, правил, памяти, субагентов, инструментов, инфраструктуры и работы, которую он заявляет о доставке — с последующими немедленными дешевыми и безопасными исправлениями и ранжированным бэклогом. Используйте, когда пользователь говорит «аудит системы», «проверь себя», «самопроверка», «system audit», «audit yourself», «health check», «что у нас накопилось», «система раздулась», «проверь что работает а что на бумаге», «gap-анализ», «что удалить», или по триггерам расписания (каждые ~10 сессий, перед вехой, после большого рефакторинга, когда память достигает своих пределов, при адаптации этого репозитория к новому агенту). Семь уровней: реальность доставки · дрейф знаний · операционный уровень · телеметрия уровня (сработала ли она когда-либо) · инструменты и инфраструктура · пробелы в предметной области · вычитание анти-раздувания. Не для обзора одного диффа (используйте проход обзора диффа) и не для проверки работающего продукта (используйте /memory-kit:qa-sweep).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Periodic evidence-based self-audit of the whole agent system — the orc…»

Periodic evidence-based self-audit of the whole agent system — the orchestrator, its docs/SSOTs, rules, memory, subagents, tools, infra and the work it claims to have delivered — followed by immediate cheap-safe fixes and a ranked backlog. Use when the user says 'аудит системы', 'проверь себя', 'самопроверка', 'system audit', 'audit yourself', 'health check', 'что у нас накопилось', 'система раздулась', 'проверь что работает а что на бумаге', 'gap-анализ', 'что удалить', or on cadence triggers (every ~10 sessions, before a milestone, after a big refactor, when memory hits its caps, when onboarding this repo to a new agent). Seven lenses: delivery reality · knowledge drift · operational layer · layer telemetry (did it ever fire) · tools & infra · domain gaps · anti-bloat subtraction. Not for reviewing a single diff (use a diff-review pass) and not for probing a running product (use /memory-kit:qa-sweep).

awrshift/agent-memory-kit Agent Skills автор: awrshift 7 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 631 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 13 ч назад

Периодический доказательный самоаудит всей системы агента — оркестратора, его документации/SSOT, правил, памяти, субагентов, инструментов, инфраструктуры и…

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

АнализаторИИ и агентыРазработкаОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
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
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 18): 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2631 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Длина description 916: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.