AC litho-document-skill
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит "сгенерировать документацию по проекту", "проанализировать архитектуру кодовой базы", "создать диаграммы архитектуры C4", "документировать репозиторий", "сгенерировать техническую документацию", "使用 Litho 生成文档", "分析代码库架构", "生成架构文档", "为项目生成技术文档", "生成 C4 模型文档", "为这个项目写文档", "自动生成文档", "帮我分析这个代码库" или любой запрос, связанный с автоматической генерацией документации для программного проекта. Этот навык позволяет ИИ-агенту автономно анализировать любую кодовую базу и создавать высококачественную документацию по архитектуре C4 (обзор, архитектура, рабочий процесс, модули глубокого исследования, граничные интерфейсы, обзор базы данных) — эквивалентную тому, что производит deepwiki-rs — исключительно посредством рассуждений агента и использования инструментов, без зависимости от каких-либо внешних бинарных файлов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "generate project docu…»
This skill should be used when the user asks to "generate project documentation", "analyze codebase architecture", "create C4 architecture diagrams", "document a repository", "generate technical docs", "使用 Litho 生成文档", "分析代码库架构", "生成架构文档", "为项目生成技术文档", "生成 C4 模型文档", "为这个项目写文档", "自动生成文档", "帮我分析这个代码库", or any request involving automated documentation generation for a software project. This skill enables the AI agent to autonomously analyze any codebase and produce high-quality C4 architecture documentation (Overview, Architecture, Workflow, Deep-Exploration modules, Boundary Interfaces, Database Overview) — equivalent to what deepwiki-rs produces — purely through agent reasoning and tool usage, without depending on any external binary.
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит "сгенерировать документацию по проекту", "проанализировать архитектуру кодовой базы", "создать…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 7. 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
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (litho-document-skill) не совпадает с папкой (litho-documents-skill)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 962 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +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
- +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 743 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.