BC zentao-analytics
Навык анализа данных задач ZenTao. Доступ к базе данных/API ZenTao для анализа данных о задачах сотрудников (количество, рабочее время, сложность), расчета эффективности работы и рабочей загрузки. Сценарии использования: оценка производительности команды, анализ рабочей нагрузки, оптимизация распределения ресурсов, мониторинг хода проекта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«禅道任务数据分析技能。访问禅道数据库/API，分析员工任务数据（数量、工时、难度），计算工作效率和工作饱和度。使用场景：团队绩效评估、工作量…»
禅道任务数据分析技能。访问禅道数据库/API，分析员工任务数据（数量、工时、难度），计算工作效率和工作饱和度。使用场景：团队绩效评估、工作量分析、资源分配优化、项目进度监控。
Навык анализа данных задач ZenTao.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Утечка данных
net-credential-usereferences/zentao-config.md:55Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -H "Authorization: Bearer $ZENTAO_API_KEY" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-usereferences/zentao-config.md:59Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -H "Authorization: Bearer $ZENTAO_API_KEY" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-usereferences/zentao-config.md:63Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -H "Authorization: Bearer $ZENTAO_API_KEY" \
Просканировано файлов: 6. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 542 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)
- +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.