SKILLEMALL.ai

BC railway-templates

Ищите и развертывайте сервисы из маркетплейса шаблонов Railway. Используйте, когда пользователь хочет добавить сервис из шаблона, найти шаблоны для конкретного случая использования или развернуть такие инструменты, как Ghost, Strapi, n8n, Minio, Uptime Kuma и т. д. Для баз данных (Postgres, Redis, MySQL, MongoDB) предпочтите навык railway-database.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and deploy services from Railway's template marketplace. Use wh…»

Search and deploy services from Railway's template marketplace. Use when user wants to add a service from a template, find templates for a specific use case, or deploy tools like Ghost, Strapi, n8n, Minio, Uptime Kuma, etc. For databases (Postgres, Redis, MySQL, MongoDB), prefer the railway-database skill.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 1 файл тело ≈ 878 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Ищите и развертывайте сервисы из маркетплейса шаблонов Railway.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ШаблонPostgreSQLZapierMySQLMongoDBИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (railway-templates) не совпадает с папкой (templates)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 878 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.