SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB genre-craft

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «тайна», «честная игра», «подсказка», «ложный след», «любовные моменты», «счастливый конец», «триллер», «тикающая бомба», «ужасы», «страх», «средний школьный возраст», «молодежный», «научная фантастика», «сериал», «эпизодический», «веб-сериал», «жанровые конвенции» или хочет получить жанровую структурную проработку для сюжетного проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "mystery", "fair play"…»

This skill should be used when the user asks to "mystery", "fair play", "clue", "red herring", "romance beats", "HEA", "thriller", "ticking clock", "horror", "dread", "MG", "YA", "middle grade", "young adult", "science fiction", "sci-fi", "serial", "episodic", "web serial", "genre conventions", or wants genre-specific structural craft for a story project.

danjdewhurst/story-skills Agent Skills автор: danjdewhurst MIT 8 файлов тело ≈ 1 614 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «тайна», «честная игра», «подсказка», «ложный след», «любовные моменты», «счастливый конец»…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип 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
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
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: 8. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1614 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.