SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC pmstudio-nfr

Детальный аудит полноты всех документов проекта. Используйте, когда кто-то спрашивает «готовы ли мы к производству», «провести аудит наших документов», «проверка готовности», «отслеживание нефункциональных требований» или «чего не хватает». НЕ используйте для быстрого перечисления команд — используйте /pmstudio вместо этого. Сканирует каждый документ на предмет полноты на уровне разделов, сообщает о устаревании и дает приоритетные рекомендации по устранению пробелов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detailed completeness audit of all project documents. Use when someone…»

Detailed completeness audit of all project documents. Use when someone asks "are we ready for production", "audit our docs", "readiness check", "nfr tracker", or "what's missing". Do NOT use for a quick command listing — use /pmstudio instead. Scans every document for section-level completeness, reports staleness, and gives prioritized gap-closure recommendations.

coco-research/coco Agent Skills автор: coco-research 7 файлов тело ≈ 1 291 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Детальный аудит полноты всех документов проекта.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикатип 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/category-checklists.md:91
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Pentest — Penetration Testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/category-checklists.md:96
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      [ ] Pentest scope defined
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/category-checklists.md:97
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      [ ] Pentest conducted (report received)

    Просканировано файлов: 7. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pmstudio-nfr) не совпадает с папкой (nfr-tracker)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1291 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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