SKILLEMALL.ai

BC product-requirements

Описывает, что строится, чтобы команда могла это построить и знать, когда работа закончена — проблема и мера успеха до решения, объем работ, указанный через исключения, поведение, видимое пользователю, включая состояния, которые все забывают, критерии приемки, которые можно протестировать, и открытые вопросы, названные, а не скрытые. Используйте это для написания спецификации, проверки той, которая вызывает переделку, или выяснения причин, по которым реализованная функция технически соответствовала запросу, но все равно не была тем, что хотел кто-либо.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Writes down what is being built so a team can build it and know when t…»

Writes down what is being built so a team can build it and know when they are done — problem and success measure before solution, scope stated by exclusion, user-visible behavior including the states everyone forgets, acceptance criteria someone can test, and the open questions named rather than buried. Use this to write a specification, review one that is causing rework, or work out why a delivered feature technically matched the request and still was not what anyone wanted.

cbrock84/headcount Agent Skills автор: cbrock84 2 файла тело ≈ 834 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Описывает, что строится, чтобы команда могла это построить и знать, когда работа закончена — проблема и мера успеха до решения, объем работ, указанный через…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Генератортип 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
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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 59/100

    • 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
    • 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: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 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.