SKILLEMALL.ai

BD azure-devops-reports

Безопасное чтение проектов Azure DevOps, команд, членов команд, сохраненных запросов и рабочих элементов; выполнение отчетности на основе WIQL; и экспорт отчетов, готовых для электронных таблиц, с сводками и диаграммами. Использовать, когда пользователь хочет получить списки проектов Azure DevOps, списки команд, списки членов команд, результаты сохраненных запросов, отчеты по спринтам/рабочим элементам, запросы WIQL, экспорт в Excel/CSV, диаграммы, разбивку по исполнителям/состояниям/типам или анализ рабочих элементов команды/проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read Azure DevOps projects, teams, team members, saved queries, and wo…»

Read Azure DevOps projects, teams, team members, saved queries, and work items securely; run WIQL-based reporting; and export spreadsheet-ready reports with summaries and charts. Use when the user wants Azure DevOps project lists, team lists, team-member lists, saved query results, sprint/work item reporting, WIQL queries, Excel/CSV exports, charts, assignee/state/type breakdowns, or team/project work item analysis.

ClawHub Agent Skills автор: webspeaks v1.0.6 MIT-0 19 файлов · 11 скриптов тело ≈ 1 277 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Безопасное чтение проектов Azure DevOps, команд, членов команд, сохраненных запросов и рабочих элементов; выполнение отчетности на основе WIQL; и экспорт…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураAzureExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 19. 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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1277 токенов
    • 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

    • +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
    • -34 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent Azure DevOps reporting tool, but it can access sensitive work data and has under-scoped invocation and report-generation risks users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.