BC checkpoint-manager
Менеджер контрольных точек рабочего процесса v1.0 (ARCH-5). PG — единственный авторитетный источник, SQLite — локальный кэш, который может быть потерян. Поддерживает восстановление из PG после сбоя. 8 инструментов: save_checkpoint — сохранить контрольную точку в PG + асинхронное кэширование в SQLite / get_checkpoint — чтение из авторитетного источника PG / list_checkpoints — перечислить контрольные точки рабочего процесса / cache_to_sqlite — явное кэширование / get_cached_state — быстрое чтение (при отсутствии в кэше — обращение к PG и заполнение кэша) / rebuild_sqlite_cache — восстановление кэша SQLite из PG / verify_checkpoint_integrity — проверка целостности / healthcheck. Триггеры: сохранение контрольной точки / восстановление после сбоя / восстановление кэша / проверка целостности / сохранение состояния рабочего процесса
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«工作流检查点管理器v1.0(ARCH-5),PG为唯一权威源,SQLite为本地可丢失缓存,支持崩溃后从PG重建。8工具:save_chec…»
工作流检查点管理器v1.0(ARCH-5),PG为唯一权威源,SQLite为本地可丢失缓存,支持崩溃后从PG重建。8工具:save_checkpoint保存检查点到PG+异步缓存SQLite/get_checkpoint从PG权威源读取/list_checkpoints列出工作流检查点/cache_to_sqlite显式缓存/get_cached_state快速读取(缓存未命中回退PG并回填)/rebuild_sqlite_cache从PG重建SQLite/verify_checkpoint_integrity一致性验证/healthcheck。触发:检查点保存/崩溃恢复/缓存重建/一致性验证/工作流状态持久化
Менеджер контрольных точек рабочего процесса v1.0 (ARCH-5). PG — единственный авторитетный источник, SQLite — локальный кэш, который может быть потерян.…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 57
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1418 токенов
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
- -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.