SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD merge-prs

Обработать проанализированные планы PR, внедрить авторизованные исправления с указанием автора, проверить точных кандидатов и объединить только выбранные владельцем и явно авторизованные группы через общие ворота. Требует предварительного подтверждения проверки; неизвестные или не прошедшие необходимые проверки остаются в состоянии HOLD.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Consume analyzed PR plans, implement authorized fixes with contributor…»

Consume analyzed PR plans, implement authorized fixes with contributor credit, validate exact candidates, and merge only owner-selected and explicitly authorized groups through the shared gates. Requires prior review evidence; unknown or failing required checks remain HOLD.

diegosouzapw/OmniRoute Agent Skills автор: diegosouzapw MIT 1 файл тело ≈ 1 183 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Обработать проанализированные планы PR, внедрить авторизованные исправления с указанием автора, проверить точных кандидатов и объединить только выбранные…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторФинансытип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1183 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.