SKILLEMALL.ai

AC qa-release-risk-governance

Используйте этот навык, когда версия готова к выпуску, нужно решить "можно ли выпускать" или спланировать поэтапный выпуск/откат. Систематически оценивайте риски изменений (объем изменений/зона влияния/стоимость отката), разрабатывайте стратегию поэтапного выпуска (по пользователям/регионам/пропорции трафика), составляйте план отката и план мониторинга в реальном времени. Не спрашивайте "стабильна ли эта версия" — спросите "если возникнет проблема, сможем ли мы обнаружить её и откатить за несколько минут?". Результат: отчет об оценке рисков выпуска и план поэтапного выпуска. Сценарии использования: риски выпуска, стратегия поэтапного выпуска, план отката, оценка рисков, выпуск версии, экстренный выпуск, оценка рисков перед крупным выпуском версии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当版本要发布了、需要决定"能不能发"、或者需要设计灰度/回滚方案时使用此技能。系统化评估变更风险(变更范围/影响面/回退成本),设计灰度发布…»

当版本要发布了、需要决定"能不能发"、或者需要设计灰度/回滚方案时使用此技能。系统化评估变更风险(变更范围/影响面/回退成本),设计灰度发布策略(按用户/区域/流量比例),制定回滚方案和线上监控计划。不要问"这个版本稳不稳"——要问"如果出问题了,我们能在几分钟内发现并回滚"。产出发布风险评估报告和灰度发布方案。 触发场景:发布风险、灰度策略、回滚方案、风险评估、版本发布、紧急发布、大版本发布前风险评估时。 Use when the user asks about: release readiness assessment — canary rollout, rollback planning, release risk evaluation, and production monitoring thresholds.

ClawHub Agent Skills автор: kokxi v1.8.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 650 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Используйте этот навык, когда версия готова к выпуску, нужно решить "можно ли выпускать" или спланировать поэтапный выпуск/откат.

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. 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

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 650 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a release-risk planning skill with no executable payload; the main caution is an optional unpinned npx install suggestion for a larger skill set.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 сент. 2026 г.