AC clear-skills
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет очистить, удалить или убрать правила AI-агента, навыки или файлы инструкций из своей среды кодирования. Он поддерживает однократную очистку файлов правил/инструкций для всех основных платформ кодирования AI на Windows, macOS и Linux, включая Cursor, Windsurf, Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot, Gemini CLI, Cline, Trae IDE, Amazon Q, Continue.dev, Aider, OpenCode, Amp, Goose, Kilo Code, Kiro, Neovate, OpenHands, PI, Qoder, Roo Code, Zencoder, Droid, OpenClaw, QClaw, CoPaw, EasyClaw, ArkClaw, LobsterAI, HiClaw, AutoClaw, AntiClaw, Manus, HappyCapy, QoderWork и WorkBuddy/CodeBuddy. Активируется фразами вроде «清除agent技能», «删除规则文件», «清空所有AI规则», «clear agent rules», «remove AI skills», «一键清除技能».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to clear, remove, or cle…»
This skill should be used when the user wants to clear, remove, or clean up AI agent rules, skills, or instruction files from their coding environment. It supports one-click cleanup of rule/instruction files for all major AI coding platforms on Windows, macOS, and Linux, including Cursor, Windsurf, Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot, Gemini CLI, Cline, Trae IDE, Amazon Q, Continue.dev, Aider, OpenCode, Amp, Goose, Kilo Code, Kiro, Neovate, OpenHands, PI, Qoder, Roo Code, Zencoder, Droid, OpenClaw, QClaw, CoPaw, EasyClaw, ArkClaw, LobsterAI, HiClaw, AutoClaw, AntiClaw, Manus, HappyCapy, QoderWork, and WorkBuddy/CodeBuddy. Triggers on phrases like "清除agent技能", "删除规则文件", "清空所有AI规则", "clear agent rules", "remove AI skills", "一键清除技能".
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет очистить, удалить или убрать правила AI-агента, навыки или файлы инструкций из своей среды…
Как процесс C 60/100 · 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: 4. 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 60/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2619 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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
- +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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 743 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.