AC debug-enhancement-framework
Добавляет структурированное JSON-логирование, классификацию ошибок, повторные попытки с экспоненциальной задержкой и полным джиттером, размыкание цепи, профилирование производительности, захват состояния и автовосстановление в любой навык или скрипт на Python и Bash. Используйте, когда навыку или агенту требуется отладка, восстановление после ошибок, устойчивость к нестабильной сети или ограниченным по частоте вызовам, безопасные повторные попытки, диагностика сбоев, профилирование производительности, мониторинг памяти или рабочий процесс воспроизведения-диагностики-исправления-проверки существующей ошибки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adds structured JSON logging, error classification, retry with exponen…»
Adds structured JSON logging, error classification, retry with exponential backoff and full jitter, circuit breaking, performance profiling, state capture, and auto-healing to any skill or script, in Python and Bash. Use when a skill or agent needs debugging, error recovery, resilience against flaky network or rate-limited calls, thundering-herd-safe retries, crash diagnostics, performance profiling, memory monitoring, or a reproduce-diagnose-fix-verify workflow for an existing bug.
Добавляет структурированное JSON-логирование, классификацию ошибок, повторные попытки с экспоненциальной задержкой и полным джиттером, размыкание цепи…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "categories" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "topics"
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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1821 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.