AC topic-monitor
Отслеживайте интересующие темы и проактивно оповещайте о важных событиях. Используйте, когда пользователь хочет автоматического мониторинга конкретных тем, таких как выпуск продуктов, новостные темы, обновления технологий, RSS/Atom-каналы или выпуски GitHub. Поддерживает запланированный веб-поиск плюс опрос каналов, фильтры тем с булевой логикой, оценку важности с помощью ИИ с отслеживанием настроений, интеллектуальные оповещения по сравнению с еженедельными дайджестами и контекстные сводки с учетом памяти.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor topics of interest and proactively alert when important develo…»
Monitor topics of interest and proactively alert when important developments occur. Use when the user wants automated monitoring of specific subjects like product releases, news topics, technology updates, RSS/Atom feeds, or GitHub releases. Supports scheduled web search plus feed polling, boolean topic filters, AI importance scoring with sentiment tracking, smart alerts vs weekly digests, and memory-aware contextual summaries.
Отслеживайте интересующие темы и проактивно оповещайте о важных событиях.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 52. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1697 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -36 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.