AC token-config-checker
Пакетная проверка файлов конфигурации JSON token / auth на валидность, а также легкое онлайн-тестирование access token с автоматическим выводом отчета с маскированием данных. Применяется для проверки конфигураций входа, файлов сеансовых учетных данных, файлов кэша токенов, экспортированных из Codex/OpenAI/совместимых с OpenAI клиентов. Поддерживает разделение конфигураций на valid / no_quota / invalid и их отдельное сохранение. Также проверяет файлы JSON токенов/аутентификации, такие как экспортные конфигурации сеансов Codex/OpenAI/совместимые с OpenAI, поддерживает онлайн-тестирование, отчеты с маскированием данных и сохранение действительных / без квоты / недействительных конфигураций в отдельные каталоги.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«批量检测 token / auth JSON 配置文件有效性，并可对 access token 做在线轻量探测，自动输出脱敏报告。适用于排查…»
批量检测 token / auth JSON 配置文件有效性，并可对 access token 做在线轻量探测，自动输出脱敏报告。适用于排查 Codex/OpenAI/OpenAI 兼容客户端导出的登录配置、会话凭据文件、token 缓存文件。支持把配置分为 valid / no_quota / invalid 三类并分别保存。 Also validates token/auth JSON files such as Codex/OpenAI/OpenAI-compatible exported session configs, supports online probing, redacted reports, and saving valid / no_quota / invalid configs into separate directories.
Пакетная проверка файлов конфигурации JSON token / auth на валидность, а также легкое онлайн-тестирование access token с автоматическим выводом отчета с…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — 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: 5. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 722 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 383 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.