SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC learning-workspace

Настройте и запустите рабочее пространство для многосессионных исследований с миссией, учебной программой, уроками и интервальным повторением. Используйте при изучении темы в течение нескольких недель, возобновлении обучения после перерыва, проверке реального понимания или планировании повторений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up and run a multi-session study workspace with mission, curriculu…»

Set up and run a multi-session study workspace with mission, curriculum, lessons and spaced review. Use when learning a topic over weeks, resuming study after a gap, checking real understanding, or planning reviews.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 12 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 991 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Настройте и запустите рабочее пространство для многосессионных исследований с миссией, учебной программой, уроками и интервальным повторением.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/sample_*.json

АнализаторОбучениетип 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/sample_*.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/sample_*.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/sample_*.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/sample_*.json
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1991 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.