SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC using-gc

Управляет выбранным пользователем Gas City 1.4 с вышестоящими реестровыми пакетами и нативными поверхностями, ориентированными на выполнение, сохраняя состояние среды выполнения GC вне вердиктов AgentOps. Триггеры: "using gc", "gas city", "drive the mayor", "dispatch through gc".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate a caller-selected Gas City 1.4 with upstream registry packs an…»

Operate a caller-selected Gas City 1.4 with upstream registry packs and native run-centered surfaces while keeping GC runtime state out of AgentOps verdicts. Triggers: "using gc", "gas city", "drive the mayor", "dispatch through gc".

boshu2/agentops Agent Skills автор: boshu2 1 файл тело ≈ 2 398 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управляет выбранным пользователем Gas City 1.4 с вышестоящими реестровыми пакетами и нативными поверхностями, ориентированными на выполнение, сохраняя…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "practices"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "hexagonal_role"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "consumes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "produces"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "context_rel"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_api_version"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "output_contract"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2398 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.