AC ladybug-opencypher
Выполняет openCypher для Ladybug DB с DDL, ориентированным на схему, синхронным/асинхронным выполнением Python, процедурами CALL, полнотекстовым поиском (CREATE_FTS_INDEX / QUERY_FTS_INDEX) и заметками о расхождениях с Neo4j. Используйте, когда: (1) пишете или отлаживаете базы данных Ladybug Cypher, real_ladybug или .lbug, (2) импортируете COPY/LOAD или графы свойств, (3) сравниваете или мигрируете запросы из Cypher в стиле Neo4j, (4) настраиваете расширение FTS или процедуры каталога CALL. НЕ используйте для: общей теории графов без контекста выполнения Ladybug / openCypher.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs openCypher against Ladybug DB with schema-first DDL, Python sync/…»
Runs openCypher against Ladybug DB with schema-first DDL, Python sync/async execution, CALL procedures, full-text search (CREATE_FTS_INDEX / QUERY_FTS_INDEX), and Neo4j divergence notes. Use when: (1) Writing or debugging Ladybug Cypher, real_ladybug, or .lbug databases, (2) COPY/LOAD import or structured property graphs, (3) Comparing or migrating queries from Neo4j-style Cypher, (4) FTS extension setup or CALL catalog procedures. NOT for: generic graph theory without Ladybug / openCypher execution context.
Выполняет openCypher для Ladybug DB с DDL, ориентированным на схему, синхронным/асинхронным выполнением Python, процедурами CALL, полнотекстовым поиском…
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 6. 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 50/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1064 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.