SKILLEMALL.ai

BF editing-cordis-compositions

Используйте при создании, изменении или проверке пресета агента или другого состава Cordis для этой среды выполнения, включая определение размещения хоста или пресета и проверку монтирования созданного пресета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating, changing, or validating an agent preset or other Co…»

Use when creating, changing, or validating an agent preset or other Cordis composition for this harness, including deciding host versus preset placement and checking that an authored preset mounts.

Разбор skillemall

Скилл для редактирования Cordis-композиций — конфигов агентов и пресетов. Обещает помочь с созданием, изменением и валидацией, включая выбор между хостом и пресетом. В файлах — одна инструкция на 1372 токена, без скриптов и критических ошибок. Качество оценили на 81 балл, но процесс набрал только 28 — значит, проверки не запускались, модели не тестировались, песочница не работала. Находок нет, линтер молчит.

Для работы с Cordis внутри DeepSeek-harness скилл подойдёт как справочник. Но без реальных прогонов на моделях неясно, помогает ли он на деле или просто описывает процесс. Ставить можно, если вы уже знаете Cordis и вам нужна шпаргалка; если ищете автоматизацию валидации — жди других данных.

deepseek-ai/deepseek-harness Agent Skills автор: deepseek-ai MIT 1 файл тело ≈ 1 372 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте при создании, изменении или проверке пресета агента или другого состава Cordis для этой среды выполнения, включая определение размещения хоста или…

Как процесс F 28/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Процесс не описан
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 64, 66): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1372 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.