SKILLEMALL.ai

BC incident-management

Управляет операционным инцидентом от обнаружения до закрытия — объявляет его и назначает руководителя, отделяет людей, восстанавливающих сервис, от тех, кто занимается коммуникацией, ведет хронологию событий, определяет момент завершения и проводит разбор, который приводит к небольшому количеству изменений, реально выполненных кем-то. Используйте это для настройки процесса реагирования на инциденты, проведения его, выяснения причин повторения сбоев или исправления практики разбора, которая генерирует выводы, которые никто не закрывает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs an operational incident from detection to closed action — declari…»

Runs an operational incident from detection to closed action — declaring it and naming a commander, separating the people restoring service from the people communicating, keeping a timeline as it happens, deciding when it is over, and running a review that produces a small number of changes someone actually completes. Use this to set up an incident process, run one, work out why the same failure keeps recurring, or fix a review practice that generates findings nobody closes.

cbrock84/headcount Agent Skills автор: cbrock84 2 файла тело ≈ 1 141 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Управляет операционным инцидентом от обнаружения до закрытия — объявляет его и назначает руководителя, отделяет людей, восстанавливающих сервис, от тех, кто…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1141 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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