SKILLEMALL.ai

CC aiwg-update-agents-md

Обновить AGENTS.md с контекстом проекта для Factory AI на основе анализа кодовой базы

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Update AGENTS.md with project-specific context for Factory AI based on…»

Update AGENTS.md with project-specific context for Factory AI based on codebase analysis

jmagly/aiwg Agent Skills автор: jmagly 1 файл тело ≈ 5 081 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Обновить AGENTS.md с контекстом проекта для Factory AI на основе анализа кодовой базы

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../addons/aiwg-utils/rules/skill-discovery.md

ПроцедураPostgreSQLИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../addons/aiwg-utils/rules/skill-discovery.md
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: aiwg-update-agents-md (jmagly/aiwg)

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 ≈ 5081 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../../addons/aiwg-utils/rules/skill-discovery.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "namespace"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "commandHint"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../../addons/aiwg-utils/rules/skill-discovery.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../../addons/aiwg-utils/rules/skill-discovery.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5081 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 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: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 88: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (39 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.