BF OTel Audit
Аудитор охвата инструментирования OpenTelemetry. Сканирует исходный код Node.js/Python/Go/Java для обнаружения отсутствующего или неправильно настроенного инструментирования OTel — обработчики HTTP без spans, вызовы базы данных вне контекста трассировки, отсутствующие атрибуты ресурсов, ошибки spans, которые не были записаны, baggage, которые не были распространены, SDK, не инициализированные до первого импорта, неправильная настройка семплера и многое другое. Выдает оценку покрытия для каждого файла и действенные фрагменты исправлений. Нулевые внешние зависимости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenTelemetry instrumentation coverage auditor. Scans Node.js/Python/G…»
OpenTelemetry instrumentation coverage auditor. Scans Node.js/Python/Go/Java source code to detect missing or misconfigured OTel instrumentation — HTTP handlers without spans, database calls outside trace context, missing resource attributes, span errors not recorded, baggage not propagated, SDK not initialized before first import, sampler misconfiguration, and more. Outputs a per-file coverage score and actionable fix snippets. Zero external dependencies.
Аудитор охвата инструментирования OpenTelemetry.
Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: [^'\"]+
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6655 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: [^'\"]+ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): [^'\"]+
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (OTel Audit) не совпадает с папкой (phy-otel-audit)
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6655 токенов
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.