SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC github-issues

Создание, обновление и управление задачами GitHub с помощью инструментов MCP. Используйте этот навык, когда пользователи хотят создавать отчеты об ошибках, запросы на новые функции или задачи, обновлять существующие задачи, добавлять метки/исполнителей/вехи, управлять метками репозитория, устанавливать поля задач (даты, приоритет, пользовательские поля), устанавливать типы задач, управлять рабочими процессами задач, связывать задачи, добавлять зависимости или отслеживать отношения «блокируется»/«блокирует». Активируется по запросам вроде «создать задачу», «сообщить об ошибке», «запросить функцию», «обновить задачу X», «установить приоритет», «установить дату начала», «создать метку», «переименовать метку», «список меток репозитория», «связать задачи», «добавить зависимость», «блокируется», «блокирует» или любой задаче управления задачами GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, update, and manage GitHub issues using MCP tools. Use this ski…»

Create, update, and manage GitHub issues using MCP tools. Use this skill when users want to create bug reports, feature requests, or task issues, update existing issues, add labels/assignees/milestones, manage repository labels, set issue fields (dates, priority, custom fields), set issue types, manage issue workflows, link issues, add dependencies, or track blocked-by/blocking relationships. Triggers on requests like "create an issue", "file a bug", "request a feature", "update issue X", "set the priority", "set the start date", "create a label", "rename a label", "list repo labels", "link issues", "add dependency", "blocked by", "blocking", or any GitHub issue management task.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 11 файлов тело ≈ 2 116 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Создание, обновление и управление задачами GitHub с помощью инструментов MCP.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторGitHubИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects.md:139
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      ... on Proj…lue {
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects.md:199
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      upda…lue(input: {
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects.md:265
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      upda…lue(input: {

    Просканировано файлов: 11. 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 55/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2116 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 687 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.