AD coolskill-builder
Узел генерации и управления навыками. Преобразует любой ресурс (репозиторий GitHub, документацию API, требования на естественном языке, фрагменты кода) в стандартизированный навык без внешних зависимостей, с максимальной экономией токенов, который может быть напрямую вызван любой экосистемой (Kimi/OpenAI/Claude/собственный Agent). Условия срабатывания: (1) пользователь просит создать/сгенерировать/написать навык, (2) пользователь предоставляет ресурсы, которые нужно преобразовать в вызываемый модуль, (3) пользователь упоминает ключевые слова, такие как отсутствие зависимостей, кросс-экосистемная совместимость, изоляция версий и т. д., (4) пользователь просит инкапсулировать код/функцию в стандартизированный навык, (5) пользователь запрашивает реализацию реестра навыков, управления версиями или сканирования безопасности, (6) любые требования, связанные с генерацией инструментов/функций агента. Загрузите этот навык при использовании, строго следуйте рабочему процессу из 6 шагов, сгенерируйте 4 файла (skill.yaml + impl.py + test.py + manifest.json) и пройдите 5 уровней проверки безопасности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Skill 生成与治理节点。将任何资源（GitHub 仓库、API 文档、自然语言需求、代码片段） 转化为零外部依赖、极致省 Token、可…»
Skill 生成与治理节点。将任何资源（GitHub 仓库、API 文档、自然语言需求、代码片段） 转化为零外部依赖、极致省 Token、可被任意生态（Kimi/OpenAI/Claude/自研 Agent）直接调用的标准化 Skill。 触发条件：(1) 用户要求创建/生成/编写一个 Skill，(2) 用户提供资源要求转化为可调用模块， (3) 用户提到零依赖、跨生态兼容、版本隔离等关键词，(4) 用户要求将代码/功能封装为标准化 Skill， (5) 用户要求实现 skill registry、版本管理或安全扫描，(6) 任何涉及 Agent 工具/函数生成的需求。 使用时加载此 Skill，严格按 6 步工作流执行，生成 4 文件（skill.yaml + impl.py + test.py + manifest.json） 并通过 5 层安全校验。
Узел генерации и управления навыками.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1403 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.