SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC flow-handoff-checklist

Организовать проверку передачи между фазами SDLC и отслеживает (от обнаружения до поставки, от поставки до эксплуатации, переходы фаз)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate handoff validation between SDLC phases and tracks (Discove…»

Orchestrate handoff validation between SDLC phases and tracks (Discovery→Delivery, Delivery→Ops, phase transitions)

jmagly/aiwg Agent Skills автор: jmagly 1 файл тело ≈ 6 100 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Организовать проверку передачи между фазами SDLC и отслеживает (от обнаружения до поставки, от поставки до эксплуатации, переходы фаз)

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: aiwg, 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.
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 ≈ 6100 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "namespace"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "commandHint"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6100 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +4Есть примеры (28 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.