SKILLEMALL.ai

AC dx-data-navigator

Запрашивайте данные об опыте разработчиков (DX) через базу данных PostgreSQL сервера DX Data MCP. Используйте этот навык при анализе метрик производительности разработчиков, эффективности команды, метрик PR/ревью кода, частоты развертывания, данных об инцидентах, внедрения ИИ-инструментов, ответов на опросы, метрик DORA или любой инженерной аналитики. Активируется при вопросах об оценках DX, сравнении команд, времени цикла, качестве кода, настроениях разработчиков, внедрении ИИ-помощников для кодирования, скорости спринта или KPI инжиниринга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Developer Experience (DX) data via the DX Data MCP server Postgr…»

Query Developer Experience (DX) data via the DX Data MCP server PostgreSQL database. Use this skill when analyzing developer productivity metrics, team performance, PR/code review metrics, deployment frequency, incident data, AI tool adoption, survey responses, DORA metrics, or any engineering analytics. Triggers on questions about DX scores, team comparisons, cycle times, code quality, developer sentiment, AI coding assistant adoption, sprint velocity, or engineering KPIs.

ClawHub Agent Skills автор: Xiao1804 v1.0.0 11 файлов тело ≈ 4 571 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрашивайте данные об опыте разработчиков (DX) через базу данных PostgreSQL сервера DX Data MCP.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторPostgreSQLДанные и аналитикаРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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: 11. 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 55/100

    • 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: 21, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4571 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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 478 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate DX analytics helper, but it can guide an agent to query sensitive employee and engineering metrics without enough privacy or access boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.