SKILLEMALL.ai

AC hyperframes-registry

Устанавливает, обнаруживает и подключает блоки и компоненты реестра в композиции HyperFrames. Используйте при запуске hyperframes add или hyperframes catalog, установке одного элемента или всех блоков, соответствующих тегу, подключении установленного элемента в index.html или работе с hyperframes.json. Охватывает обнаружение, места установки, подключение подкомпозиций блоков, слияние фрагментов компонентов и создание нового блока или компонента для внесения вклада (идея → шаблон → проверка → PR).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install, discover, and wire registry blocks and components into HyperF…»

Install, discover, and wire registry blocks and components into HyperFrames compositions. Use when running hyperframes add or hyperframes catalog, installing one item or every block matching a tag, wiring an installed item into index.html, or working with hyperframes.json. Covers discovery, install locations, block sub-composition wiring, component snippet merging, and authoring a new block or component to contribute upstream (idea → scaffold → validate → PR).

coco-research/coco Agent Skills автор: coco-research 10 файлов тело ≈ 1 225 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Устанавливает, обнаруживает и подключает блоки и компоненты реестра в композиции HyperFrames.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаИИ и агентытип 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
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 10. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1225 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 464 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 7)

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