BC developing-genkit-python
Разрабатывайте приложения с использованием ИИ с помощью Genkit на Python. Используйте, когда пользователь спрашивает о Genkit, ИИ-агентах, потоках или инструментах на Python, или при возникновении ошибок Genkit, проблем с импортом или проблем с API.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Develop AI-powered applications using Genkit in Python. Use when the u…»
Develop AI-powered applications using Genkit in Python. Use when the user asks about Genkit, AI agents, flows, or tools in Python, or when encountering Genkit errors, import issues, or API problems.
Разрабатывайте приложения с использованием ИИ с помощью Genkit на Python.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcreferences/dev-workflow.md:30Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostreferences/dev-workflow.md:126Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)`curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
в кавычках
Просканировано файлов: 17. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +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
- +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (16 из 16)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.