SKILLEMALL.ai

CC rpc

RPC-клиент Vovk.ts — как `vovk generate` превращает контроллеры в типобезопасные клиентские модули, составные или сегментированные клиенты, форма вызова (`apiRoot`, `params`, `body`, `query`, `meta`, `init`, `disableClientValidation`, `validateOnClient`, `interpretAs`, `transform`, `fetcher`), настройка генерации через `outputConfig.imports.fetcher` + `createFetcher` (заголовки аутентификации, повторные попытки, трассировка, динамические подписчики `onSuccess` / `onError`), настройка клиентов в `vovk.config.mjs` (`composedClient` / `segmentedClient`), повторный выброс ошибок (`HttpException`, `HttpStatus.NULL`), `VovkInput`/`VovkOutput` против RPC-модулей, интеграция с React Query (`queryKey`, `streamedQuery`), поверхность метода RPC (`.withDefaults`, `.getURL`, `.queryKey`, `.schema`, `.isRPC`). Используйте, когда пользователь просит вызвать API из браузера / мобильного устройства / другого сервера («получить пользователей с клиента», «вызвать API из клиентского компонента Next.js», «типизированный клиент API», «почему мой RPC-вызов не удается», «добавить токен аутентификации к каждому запросу», «пользовательские заголовки в RPC-вызовах», «повторить попытку при 401», «почему клиент устарел»), перегенерировать клиент (`vovk generate`), выбрать между составными и сегментированными клиентами или подключить импорты `@/client`. НЕ включает написание процедур / обработчиков → передать навыку `procedure`. НЕ включает регистрацию сегментов / `initSegment` → передать навыку `segment`. НЕ включает потоковые клиенты JSON Lines → передать навыку `jsonlines`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vovk.ts RPC client — how `vovk generate` turns controllers into type-s…»

Vovk.ts RPC client — how `vovk generate` turns controllers into type-safe client modules, composed vs segmented clients, call shape (`apiRoot`, `params`, `body`, `query`, `meta`, `init`, `disableClientValidation`, `validateOnClient`, `interpretAs`, `transform`, `fetcher`), customizing generation via `outputConfig.imports.fetcher` + `createFetcher` (auth headers, retries, tracing, dynamic `onSuccess` / `onError` subscribers), configuring clients in `vovk.config.mjs` (`composedClient` / `segmentedClient`), error rethrow (`HttpException`, `HttpStatus.NULL`), `VovkInput`/`VovkOutput` against RPC modules, React Query integration (`queryKey`, `streamedQuery`), RPC method surface (`.withDefaults`, `.getURL`, `.queryKey`, `.schema`, `.isRPC`). Use whenever user asks to call API from browser / mobile / other server ("fetch users from the client", "call the API from Next.js client component", "typed API client", "why is my RPC call failing", "add auth token to every request", "custom headers on RPC calls", "retry on 401", "why is the client stale"), regenerate client (`vovk generate`), choose between composed vs segmented clients, or wire up `@/client` imports. Does NOT cover writing procedures / handlers → hand off to `procedure` skill. Does NOT cover segment registration / `initSegment` → hand off to `segment` skill. Does NOT cover JSON Lines streaming clients → hand off to `jsonlines` skill.

finom/vovk Agent Skills автор: finom 1 файл тело ≈ 5 484 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

RPC-клиент Vovk.ts — как vovk generate превращает контроллеры в типобезопасные клиентские модули, составные или сегментированные клиенты, форма вызова…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • ошибка description-long description 1407 символов, лимит 1024
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5484 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5484 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 1407: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.