AF fleet-pr-agent
Агент мониторинга и обработки PR для нескольких репозиториев. Сканирует репозитории GitHub на наличие открытых PR, приоритизирует по давности/статусу ревью/состоянию CI и генерирует структурированное сводное резюме в формате Markdown. Используйте при управлении PR в нескольких репозиториях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-repo PR monitoring and triage agent. Scans GitHub repos for open…»
Multi-repo PR monitoring and triage agent. Scans GitHub repos for open PRs, prioritizes by staleness/review status/CI state, and generates a structured Markdown triage summary. Use when managing PRs across multiple repositories.
Агент мониторинга и обработки PR для нескольких репозиториев.
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 628 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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)
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.