SKILLEMALL.ai

AC marketplace-health-check

Проводит основанную на доказательствах проверку репозитория этого маркетплейса навыков — безопасность кода, документация/SSOT, безопасность/PII, обработка PR/запросов, целостность манифеста — с помощью параллельного рабочего процесса, а затем проверяет результаты по приоритету. Используйте для 全面体检 / 检查仓库状态 / 审计一下仓库, предрелизной проверки или чтобы узнать, "в порядке ли репозиторий", даже не упоминая "workflow". Не для создания marketplace.json (используйте marketplace-dev) или проверки расхождений кэша (используйте skill-governance).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs an evidence-based health audit of this skills marketplace repo —…»

Runs an evidence-based health audit of this skills marketplace repo — code safety, docs/SSOT, security/PII, PR/issue triage, manifest integrity — via a parallel workflow, then verifies findings by priority. Use for 全面体检 / 检查仓库状态 / 审计一下仓库, a pre-release sweep, or "is this repo OK" even without saying "workflow". Not for building marketplace.json (use marketplace-dev) or cache drift (use skill-governance).

daymade/claude-code-skills Agent Skills автор: daymade MIT 5 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 604 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 дн назад

Проводит основанную на доказательствах проверку репозитория этого маркетплейса навыков — безопасность кода, документация/SSOT, безопасность/PII, обработка…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторGitHubТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
100
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
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: 4. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2604 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 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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