AB kole
Выполняет запросы к вашим базам данных с использованием SQL, команд PostgreSQL или естественного языка через платформу Kole от SyneHQ. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает базы данных, SQL-запросы, анализ данных, PostgreSQL, запросы данных, подключения к базам данных, проверку схем баз данных, перечисление таблиц или хочет исследовать или анализировать данные в своих базах данных. Также используйте, когда пользователю нужно зарегистрироваться на SyneHQ или получить свои API-ключи. ВАЖНО — Всегда используйте этот навык, когда пользователь спрашивает о своих данных, даже если он явно не говорит «база данных» или «SQL».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Execute queries against your databases using SQL, PostgreSQL commands,…»
Execute queries against your databases using SQL, PostgreSQL commands, or natural language through SyneHQ's Kole platform. Use this skill whenever the user mentions databases, SQL queries, data analysis, PostgreSQL, querying data, database connections, checking database schemas, listing tables, or wants to explore or analyze data in their databases. Also use when user needs to sign up for SyneHQ or get their API credentials. IMPORTANT - Always use this skill when user asks about their data, even if they don't explicitly say "database" or "SQL".
Выполняет запросы к вашим базам данных с использованием SQL, команд PostgreSQL или естественного языка через платформу Kole от SyneHQ.
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск
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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires_mcp" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires_env" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install_steps" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "security_warnings" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "audit_logging"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (kole) не совпадает с папкой (data-analysis-synehq)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2828 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 550 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (32 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.