SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD dsh-speed-up-perf

Используйте при исследовании или оптимизации производительности DeepSeek Harness, проектировании реалистичных синтетических бенчмарков или пороговых значений производительности CI, профилировании длительных сессий или отзывчивости веб-интерфейса, или при преобразовании доказательств производительности PR в зафиксированные исправления, сохраняющие поведение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when investigating or optimizing DeepSeek Harness performance, des…»

Use when investigating or optimizing DeepSeek Harness performance, designing realistic synthetic benchmarks or CI performance gates, profiling long Sessions or Web responsiveness, or turning performance PR evidence into measured behavior-preserving fixes.

Разбор skillemall

Скилл для профилирования и оптимизации DeepSeek Harness — обещает помочь с производительностью при работе с долгими сессиями, синтетическими бенчмарками и CI-гейтами. В файлах нашли разломанные ссылки и отсутствующие файлы, что сразу вызывает вопросы к полноте. Один файл на 2958 токенов, без скриптов — похоже на документацию с примерами, а не на готовый инструмент. На моделях не запускали, в песочнице не проверяли. Quality score 68 и process score 38 говорят о том, что структура хромает. Ставить только если вы готовы самостоятельно восстанавливать ссылки и дописывать недостающие части — как инструмент из коробки это не работает.

deepseek-ai/deepseek-harness Agent Skills автор: deepseek-ai MIT 1 файл тело ≈ 2 959 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте при исследовании или оптимизации производительности DeepSeek Harness, проектировании реалистичных синтетических бенчмарков или пороговых значений…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../AGENTS.md, ../../../docs/architecture.md, ../../../docs/testing.md

АнализаторДанные и аналитикатип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../AGENTS.md, ../../../docs/architecture.md, ../../../docs/testing.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../AGENTS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../docs/architecture.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../docs/testing.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../docs/defensive-patterns/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../dsh-ci-test-reliability/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../notes/archived/process/2026-09-06-evidence-driven-performance-skill.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../benchmarks/AGENTS.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../notes/implemented/testing/2026-09-04-session-open-performance-gate.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../notes/README.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../dsh-pre-push-checks/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../AGENTS.md, ../../../docs/architecture.md, ../../../docs/testing.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 10 файла(ов): ../../../AGENTS.md, ../../../docs/architecture.md, ../../../docs/testing.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2959 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.