SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB start-3-5

Модуль 3.5: Запуск. Развертывает проект викторины на Vercel.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Module 3.5: Go Live. Deploys the quiz project to Vercel.…»

Module 3.5: Go Live. Deploys the quiz project to Vercel.

Разбор skillemall

Скилл обещает развернуть quiz-проект на Vercel — стандартная задача для курса по PM. В файлах один модуль на 2195 токенов с инструкциями по деплою. Проверки дали оценку C: quality 69, process 71. Критических ошибок нет, но среднего уровня проблемы есть. Ни одна из моделей скилл не запускала, песочница не проверяла.

Для постановки скилл подойдёт, если вы проходите курс и нужна базовая инструкция по Vercel. Если ждёте готовое решение или автоматизацию — переходите дальше. Оценка C намекает на то, что инструкции рабочие, но не идеальные.

carlvellotti/claude-code-pm-course Agent Skills автор: carlvellotti 1 файл тело ≈ 2 195 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Модуль 3.5: Запуск. Развертывает проект викторины на Vercel.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubОбучениеРазработкаИнфраструктуратип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2195 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 56: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.