SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB release-publication-verify

Верификатор публикации релиза после тегирования — по тегу проверьте поверхности опубликованного релиза (артефакты релиза Gitea/GitHub, контрольные суммы SHA256SUMS и нативные пакеты, образы контейнеров GHCR, пробный запуск установщика по реальному URL релиза) и предоставьте доказательства в формате, готовом для issue-комментариев, различая отсутствующие и неудачные доказательства, перед закрытием issues завершения релиза.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Post-tag release publication verifier — given a tag, verify the publis…»

Post-tag release publication verifier — given a tag, verify the published release surfaces (Gitea/GitHub release assets, SHA256SUMS and native package checksums, GHCR container images, installer dry-run from the real release URL) and emit issue-comment-ready evidence, distinguishing missing proof from failed proof, before closing release-completion issues

jmagly/aiwg Agent Skills автор: jmagly 1 файл тело ≈ 1 975 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Верификатор публикации релиза после тегирования — по тегу проверьте поверхности опубликованного релиза (артефакты релиза Gitea/GitHub, контрольные суммы…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторGitHubТексты и документытип 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: release-publication-verify (jmagly/aiwg)

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 frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "namespace"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "commandHint"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1975 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.