SKILLEMALL.ai

DC skillify

Метанавык. Превратите любую необработанную функцию в должным образом реализованную, протестированную, разрешимую единицу возможностей агента. Идемпотентный: запуск существующего навыка улучшает его (исправление ошибок, новый ввод, пропуск качества) вместо начала с нуля. Каждый навык объявляет КОНТРАКТ ОЦЕНКИ (его цель + измерения, специфичные для навыка + жесткие сбои), поэтому кросс-модальная оценка оценивает РЕАЛЬНУЮ цель ЭТОГО навыка, а не общий мусор. Кросс-модальная оценка выполняется ПЕРЕД тестами: 3 передовые модели от разных поставщиков критикуют вывод по контракту, вы итерируете до качества, ЗАТЕМ пишете/обновляете тесты, которые фиксируют доказанное хорошее поведение. ЗАКОН ОБ ОТСУТСТВИИ РЕГРЕССИИ: любое изменение навыка должно получить оценку >= предыдущей итерации оценки — только вперед, никогда назад. Для навыков, поддерживающих запланированную задачу, изменение ДОЛЖНО повторно выполнить репрезентативную задачу и оценить ее перед отправкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The meta skill. Turn any raw feature into a properly-skilled, tested,…»

The meta skill. Turn any raw feature into a properly-skilled, tested, resolvable unit of agent capability. Idempotent: running on an existing skill improves it (bug fix, new input, quality pass) instead of starting from scratch. Every skill declares an EVAL CONTRACT (its goal + skill-specific dimensions + hard-fails) so the cross-modal eval judges THIS skill's real purpose, not generic slop. Cross-modal eval runs BEFORE tests: 3 frontier models from different providers critique the output against the contract, you iterate to quality, THEN write/update tests that lock in the proven-good behavior. NO-REGRESSION LAW: any edit to a skill must score >= the previous iteration's eval — forward only, never back. For skills that back a scheduled job, an edit MUST re-run a representative task and eval it before shipping.

garrytan/gbrain Agent Skills автор: garrytan MIT 1 файл тело ≈ 7 152 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Метанавык. Превратите любую необработанную функцию в должным образом реализованную, протестированную, разрешимую единицу возможностей агента. Идемпотентный…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/agent-operator-protocol.md, scripts/*.ts, scripts/<slug>.mjs

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
40
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/agent-operator-protocol.md, scripts/*.ts, scripts/<slug>.mjs
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7152 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/agent-operator-protocol.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.ts
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/<slug>.mjs
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "eval_contract"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mutating"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "upstream"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/agent-operator-protocol.md, scripts/*.ts, scripts/<slug>.mjs
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../conventions/agent-operator-protocol.md, scripts/*.ts, scripts/<slug>.mjs
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7152 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 89
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (16 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 822: рекомендуется 120–800 символов
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 40.