SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB coco-cli

Установите, обновите, проверьте версию или удалите фреймворк рабочих процессов Coco open-core AI через bin/coco.js. Используйте при настройке Coco на машине, при проверке закрепленного тега выпуска в существующем клоне, при проверке установленной версии или при ее удалении. npx cocosuperintelligence — это опубликованный путь (клонирует пин и устанавливает). Триггеры: "install coco", "update coco", "set up coco", "coco cli", "uninstall coco".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install, update, version-check, or uninstall the Coco open-core AI wor…»

Install, update, version-check, or uninstall the Coco open-core AI workflow framework via bin/coco.js. Use when setting up Coco on a machine, checking out the pinned release tag into an existing clone, checking the installed version, or removing it. npx cocosuperintelligence is the published path (clones the pin and installs). Triggers on "install coco", "update coco", "set up coco", "coco cli", "uninstall coco".

coco-research/coco Agent Skills автор: coco-research 1 файл тело ≈ 695 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 ч назад

Установите, обновите, проверьте версию или удалите фреймворк рабочих процессов Coco open-core AI через bin/coco.js. Используйте при настройке Coco на машине…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.