BC n8n-code-python
Пишите код Python в узлах Code в n8n. Используйте при написании Python в n8n, использовании синтаксиса _input/_json/_node, работе со стандартной библиотекой или когда нужно понять ограничения Python в узлах Code n8n. Используйте этот навык, когда пользователь явно запрашивает Python для узла Code n8n. Примечание — JavaScript рекомендуется для 95% случаев использования — используйте Python только тогда, когда пользователь явно предпочитает его или задача требует специфических для Python возможностей стандартной библиотеки (regex, hashlib, statistics). ИСКЛЮЧЕНИЕ — для Python в вызываемом агентом ИИ пользовательском инструменте кода (Custom Code Tool) (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode) используйте навык n8n-code-tool (входные данные — _query, возвращаемое значение должно быть строкой).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write Python code in n8n Code nodes. Use when writing Python in n8n, u…»
Write Python code in n8n Code nodes. Use when writing Python in n8n, using _input/_json/_node syntax, working with standard library, or need to understand Python limitations in n8n Code nodes. Use this skill when the user specifically requests Python for an n8n Code node. Note — JavaScript is recommended for 95% of use cases — only use Python when the user explicitly prefers it or the task requires Python-specific standard library capabilities (regex, hashlib, statistics). EXCEPTION — for Python in the AI-agent-callable Custom Code Tool (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode), use the n8n-code-tool skill instead (input is _query, return must be a string).
Пишите код Python в узлах Code в n8n.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. 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 57/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 93, расплывчатых формулировок: 3
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3783 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 659 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 40 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.