SKILLEMALL.ai

AC reading-livekit-docs

Ищет актуальные сведения о LiveKit (сигнатуры API, флаги CLI, параметры конфигурации, поддержка моделей и поставщиков, журналы изменений SDK, цены) в документации вместо ответа по памяти. Используйте, когда вопрос касается специфики LiveKit: «поддерживает ли LiveKit X», «что изменилось в агентах 1.8», «какие аргументы у Y», «сколько стоит LiveKit», «найди пример Z в репозиториях LiveKit» или перед написанием любого кода LiveKit. Другие навыки LiveKit загружают этот первым. Охватывает сервер LiveKit Docs MCP и CLI `lk docs`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Looks up current LiveKit facts (API signatures, CLI flags, config opti…»

Looks up current LiveKit facts (API signatures, CLI flags, config options, model and provider support, SDK changelogs, pricing) from the docs instead of answering from memory. Use whenever a question touches LiveKit specifics: "does LiveKit support X", "what changed in agents 1.8", "what are the arguments to Y", "how much does LiveKit cost", "find an example of Z in the LiveKit repos", or before writing any LiveKit code. Other LiveKit skills load this one first. Covers the LiveKit Docs MCP server and the `lk docs` CLI.

fcakyon/claude-codex-settings Agent Skills автор: fcakyon 1 файл тело ≈ 896 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Ищет актуальные сведения о LiveKit (сигнатуры API, флаги CLI, параметры конфигурации, поддержка моделей и поставщиков, журналы изменений SDK, цены) в…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 896 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 524 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.