SKILLEMALL.ai

AB release-notes-writer

Преобразуйте необработанный список PR, журнал git или рукописный журнал изменений в отполированные, адаптированные для аудитории примечания к выпуску. Выберите предустановку голоса (внутренний-инженерный, для клиентов, маркетинговый-блог, магазин мобильных приложений), вставьте вводные данные, и навык сгруппирует изменения по категориям: Функции / Улучшения / Исправления / Критические изменения / Безопасность, удалит шум слияния и перепишет каждую строку выбранным голосом. Срабатывает, когда пользователь говорит «написать примечания к выпуску», «составить сводку журнала изменений», «преобразовать этот список PR в примечания к выпуску», «сгенерировать примечания к выпуску для» или просит обобщить журнал изменений для выпуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert a raw PR list, git log, or hand-written changelog into polishe…»

Convert a raw PR list, git log, or hand-written changelog into polished, audience-tuned release notes. Pick a voice preset (internal-engineering, customer-facing, marketing-blog, mobile-app-store), drop the input, and the skill clusters changes into Features / Improvements / Fixes / Breaking / Security, strips merge noise, and rewrites each line in the chosen voice. Trigger when the user says "write release notes", "draft a changelog summary", "turn this PR list into release notes", "generate release notes for", or asks to summarize a changelog for a release.

genspark Agent Skills автор: Genspark 1 файл тело ≈ 1 783 токенов Открыть источникgenspark.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразуйте необработанный список PR, журнал git или рукописный журнал изменений в отполированные, адаптированные для аудитории примечания к выпуску.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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 74/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (write), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 38, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1783 токенов
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.