SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD github-deep-research

Проводите многоэтапные глубокие исследования любого репозитория GitHub. Используйте, когда пользователи запрашивают комплексный анализ, реконструкцию временной шкалы, конкурентный анализ или углубленное исследование GitHub. Создает структурированные отчеты в markdown с краткими резюме, хронологическими шкалами, анализом метрик и диаграммами Mermaid. Триггеры по URL репозитория GitHub или проектам с открытым исходным кодом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct multi-round deep research on any GitHub Repo. Use when users r…»

Conduct multi-round deep research on any GitHub Repo. Use when users request comprehensive analysis, timeline reconstruction, competitive analysis, or in-depth investigation of GitHub. Produces structured markdown reports with executive summaries, chronological timelines, metrics analysis, and Mermaid diagrams. Triggers on Github repository URL or open source projects.

bytedance/deer-flow Agent Skills автор: bytedance MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 155 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Проводите многоэтапные глубокие исследования любого репозитория GitHub.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

АнализаторGitHubДанные и аналитикаИсследованиятип 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%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1155 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.