SKILLEMALL.ai

BD audit-decisions

Проверяйте решения, принятые исполняющим агентом, а не их изменения — чистая проверка, которая отслеживает историю сеанса в журнале решений, не изменяет код и никогда не блокирует автономную работу. Рабочий код по-прежнему содержит архитектуру, которую пользователь не выбирал; отобразите ее, поскольку будущая работа наследует ее. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть решения, принятые ИИ от его имени, перед слиянием или фиксацией работы, реализованной ИИ, при интеграции прохода делегированного под-агента или когда исправление «работает», но может быть точечным.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit the decisions an implementing agent made, not its diff — a pure…»

Audit the decisions an implementing agent made, not its diff — a pure audit that traces the session's history into a decisions ledger, changes no code, and never blocks an unsupervised run. Working code still embeds architecture the user never chose; surface it because future work inherits it. Use when the user wants to review the decisions the AI made on their behalf, before merging or committing AI-implemented work, when integrating a delegated subagent's pass, or when a fix "works" but might be a point fix.

dzhng/jevgrep Agent Skills автор: dzhng 1 файл тело ≈ 2 402 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 12 ч назад

Проверяйте решения, принятые исполняющим агентом, а не их изменения — чистая проверка, которая отслеживает историю сеанса в журнале решений, не изменяет код и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../eli5/SKILL.md

АнализаторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../eli5/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: ../eli5/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../eli5/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../eli5/SKILL.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2402 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 515 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.