AB project-governance
Настраивает и поддерживает рабочее пространство управления проектами для долгосрочных проектов с помощью ИИ — протокол проекта (AGENTS.md), индекс каталогов (index.md), журнал ошибок (LESSONS.md), передача сеанса, журнал изменений, индекс стабильных версий (VERSIONS.md), реестры параметров белого/черного списка. 为 AI 长期项目建立「项目记忆 + 文件索引 + 工作规则 + 版本记录」的治理系统，让 AI 在长期项目里「不忘事、不乱改、不重复犯错」，换会话后仍能接着做。Используйте, когда пользователь жалуется, что проект беспорядочен, файлы разбросаны или потеряны, ИИ повторяет ошибки или использует неправильные версии, пользователь ожидает, что ИИ найдет файлы сам, а не будет спрашивать пути, при запуске нового проекта с помощью ИИ, при интеграции ИИ-агента в существующий проект или когда проекту не хватает структурированных правил/версионирования. 触发场景：项目太乱、文件乱、找不到文件、乱放文件、又用错版本、项目太多怎么管理、上次做到哪、你不是应该记得吗、哪个才是最终版、建立规则、版本索引、黑白名单.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up and maintain a project governance workspace for AI-assisted lon…»
Set up and maintain a project governance workspace for AI-assisted long-running projects — project protocol (AGENTS.md), directory index (index.md), error log (LESSONS.md), session handoff, changelog, stable version index (VERSIONS.md), whitelist/blacklist parameter registries. 为 AI 长期项目建立「项目记忆 + 文件索引 + 工作规则 + 版本记录」的治理系统，让 AI 在长期项目里「不忘事、不乱改、不重复犯错」，换会话后仍能接着做。Use when the user complains the project is messy, files are scattered or misplaced, the AI repeats mistakes or uses wrong versions, the user expects the AI to find files itself instead of asking for paths, when starting a new AI-assisted project, onboarding an AI agent into an existing project, or when a project lacks structured rules/versioning. 触发场景：项目太乱、文件乱、找不到文件、乱放文件、又用错版本、项目太多怎么管理、上次做到哪、你不是应该记得吗、哪个才是最终版、建立规则、版本索引、黑白名单。
Настраивает и поддерживает рабочее пространство управления проектами для долгосрочных проектов с помощью ИИ — протокол проекта (AGENTS.md), индекс каталогов…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 16. 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 73/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1458 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 787 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.