AC code-research-crafter
Исследуйте кодовые базы и составляйте профессиональные предложения RFC для публикации на GitHub. Используйте, когда: пользователь хочет проанализировать кодовую базу и предложить улучшения, написать RFC, исследовать техническую проблему с академической строгостью, разработать предложение по архитектуре, подать предложение в проект с открытым исходным кодом или создать структурированный план улучшения. НЕ использовать для: простых обзоров кода, исправления ошибок, общих вопросов и ответов, быстрого поиска кода или разовых вопросов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research codebases and craft professional RFC proposals for GitHub pub…»
Research codebases and craft professional RFC proposals for GitHub publication. Use when: user wants to analyze a codebase and propose enhancements, write an RFC, research a technical problem with academic rigor, design an architecture proposal, submit a proposal to an open-source project, or create a structured improvement plan. NOT for: simple code reviews, bug fixing, general Q&A, quick code searches, or one-off questions.
Исследуйте кодовые базы и составляйте профессиональные предложения RFC для публикации на GitHub.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:132Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -X POST -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
Просканировано файлов: 8. 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 62/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
- 100Шаги. Шагов: 60
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1772 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
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.