SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF mcore-create-issue

Расследуйте неудачный запуск или задание GitHub Actions и создайте проблему GitHub для этого сбоя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigate a failing GitHub Actions run or job and create a GitHub is…»

Investigate a failing GitHub Actions run or job and create a GitHub issue for the failure.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 474 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 25 ч назад

Расследуйте неудачный запуск или задание GitHub Actions и создайте проблему GitHub для этого сбоя.

Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <job-url>, <pr_url>, <run_url>

ГенераторGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
51/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <job-url>, <pr_url>, <run_url>
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <job-url>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <pr_url>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <run_url>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <job_url>
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "user_invocable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "argument"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <job-url>, <pr_url>, <run_url>
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): <job-url>, <pr_url>, <run_url>
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1474 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.