SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD agent-management

Создавайте, управляйте и оркестрируйте ИИ-агентов с помощью AI Maestro CLI. Используйте, когда пользователь просит "создать агента", "список агентов", "удалить агента", "приостановить агента", "разбудить агента", "установить плагин", "показать агента", "перезапустить агента" или выполнить любую другую задачу по управлению жизненным циклом агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, manage, and orchestrate AI agents using the AI Maestro CLI. Us…»

Create, manage, and orchestrate AI agents using the AI Maestro CLI. Use when the user asks to "create agent", "list agents", "delete agent", "hibernate agent", "wake agent", "install plugin", "show agent", "restart agent", or any agent lifecycle management task.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 1 файл тело ≈ 701 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создавайте, управляйте и оркестрируйте ИИ-агентов с помощью AI Maestro CLI.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, ошибки и развилки

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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: 1. 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 49/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 701 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.