SKILLEMALL.ai

BD lintlang-release

Подготавливает, проверяет, публикует, возобновляет или выполняет пробный запуск релиза LintLang из слитого main. Используйте для готовности к релизу, синхронизации версий, публикации релиза или закрытия после релиза. Эта точка входа выбирает одну фазу поддерживаемого протокола релиза и делегирует механическую работу существующим скриптам и рабочему процессу репозитория.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare, verify, publish, resume, or dry-run a LintLang release from m…»

Prepare, verify, publish, resume, or dry-run a LintLang release from merged main. Use for release readiness, version synchronization, release publication, or post-release closeout. This entrypoint selects one phase of the maintained release protocol and delegates mechanical work to the repository's existing scripts and workflow.

Разбор skillemall

Скилл оборачивает релиз-протокол LintLang: выбирает фазу (подготовка, верификация, публикация, возобновление или сухой прогон) и делегирует работу скриптам репозитория. В файлах — одна инструкция без скриптов самого скилла. Проверки показали оценку B с качеством 85%, но процесс-скор 40% намекает на узкие места в автоматизации. Критических находок нет, безопасность на уровне 100%. Работает на всех популярных платформах.

Скилл подходит, если у вас уже есть LintLang с готовым релиз-протоколом и нужен фронтенд для выбора фазы. Если протокол в репозитории — ставьте, скилл просто направляет. Если протокола нет или он нужно еще писать — это не поможет.

hermes-labs-ai/lintlang Agent Skills автор: hermes-labs-ai 1 файл тело ≈ 914 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Подготавливает, проверяет, публикует, возобновляет или выполняет пробный запуск релиза LintLang из слитого main.

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubGoogle DocsРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 21): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 914 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.