SKILLEMALL.ai

BC n8n-validation-expert

Интерпретируйте ошибки валидации и помогайте их исправлять. Используйте при возникновении ошибок валидации, предупреждений валидации, ложных срабатываний, проблем со структурой оператора или когда нужна помощь в понимании результатов валидации. Также используйте при запросах о профилях валидации, типах ошибок, процессе цикла валидации или возможностях автоматического исправления. Обращайтесь к этому навыку всякий раз, когда вызов validate_node или validate_workflow возвращает ошибки или предупреждения — он знает, какие предупреждения являются ложными срабатываниями, а какие ошибки требуют реального исправления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interpret validation errors and guide fixing them. Use when encounteri…»

Interpret validation errors and guide fixing them. Use when encountering validation errors, validation warnings, false positives, operator structure issues, or need help understanding validation results. Also use when asking about validation profiles, error types, the validation loop process, or auto-fix capabilities. Consult this skill whenever a validate_node or validate_workflow call returns errors or warnings — it knows which warnings are false positives and which errors need real fixes.

czlonkowski/n8n-mcp Agent Skills автор: czlonkowski MIT 5 файлов тело ≈ 5 037 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Интерпретируйте ошибки валидации и помогайте их исправлять.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторZapierSlackТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5037 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 48, 192, 202): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5037 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 86
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.