SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC senior-pm

Оценивает состояние портфеля, подверженность риску и загрузку ресурсов на основе JSON проекта и формирует отчеты о статусе, готовые для доски. Используйте при проведении обзора портфеля, написании отчета для руководства (RAG) или при перераспределении сотрудников между проектами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scores portfolio health, risk exposure and resource capacity from a pr…»

Scores portfolio health, risk exposure and resource capacity from a project JSON and frames board-ready status reports. Use when running a portfolio review, writing an executive RAG report, or rebalancing people across projects.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 18 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 762 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Оценивает состояние портфеля, подверженность риску и загрузку ресурсов на основе JSON проекта и формирует отчеты о статусе, готовые для доски.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*_template.md

АнализаторДанные и аналитикаОперации и проектыИИ и агентытип 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
55/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*_template.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/*_template.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*_template.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/*_template.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2762 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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