SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB oma-translator

Контекстно-зависимый перевод, сохраняющий тон, стиль и естественный порядок слов. Используйте при переводе строк пользовательского интерфейса, документации, маркетинговых текстов или любого многоязычного контента. Определяет регистр, домен и стиль из исходного текста и контекста окружающего кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Context-aware translation that preserves tone, style, and natural word…»

Context-aware translation that preserves tone, style, and natural word order. Use when translating UI strings, documentation, marketing copy, or any multilingual content. Infers register, domain, and style from the source text and surrounding codebase context.

first-fluke/oh-my-agent Agent Skills автор: first-fluke 3 файла тело ≈ 5 531 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 15 ч назад

Контекстно-зависимый перевод, сохраняющий тон, стиль и естественный порядок слов.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураТексты и документытип 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5531 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5531 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 165, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 165 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.