AB five-star-reviewers
Организуйте проверку кода пятью рецензентами на основе diff git, diff pull request, патча или диапазона коммитов, запуская по одному выделенному субагенту на роль рецензента, а затем создавайте единый консолидированный отчет для последующей ИИ-обработки кода. Используйте при проверке репозитория кода, сравнении изменений рабочего дерева, проверке PR или оценке изменений между двумя ревизиями git. Оптимизировано для прагматичной, не зависящей от языка проверки, которая отдает приоритет корректности, архитектуре, тестируемости, читаемости и простоте, активно препятствуя раздуванию кода, ненужной абстракции и дизайну, требующему сложного обслуживания.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«orchestrate a five-reviewer code review over a git diff, pull request…»
orchestrate a five-reviewer code review over a git diff, pull request diff, patch, or commit range by launching one dedicated sub-agent per reviewer role, then produce one consolidated report for a follow-up ai coding pass. use when reviewing a code repository, comparing working tree changes, checking a pr, or evaluating changes between two git revisions. optimized for pragmatic, language-agnostic review that prioritizes correctness, architecture, testability, readability, and simplicity while actively discouraging code bloat, unnecessary abstraction, and maintenance-heavy designs.
Организуйте проверку кода пятью рецензентами на основе diff git, diff pull request, патча или диапазона коммитов, запуская по одному выделенному субагенту на…
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, 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: 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 72/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1989 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 588 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.