SKILLEMALL.ai

BB text-optimize

Оптимизирует текст, документацию и промпты LLM (CLAUDE.md, правила, файлы агентов/навыков) для эффективности по токенам на месте, с резервным копированием, без потери фактов. Используйте, когда вас попросят оптимизировать, сжать или сократить токены именованных файлов. Триггеры: optimize, reduce tokens, compress, deep compress, сожми, оптимизируй.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimizes text, docs and LLM prompts (CLAUDE.md, rules, agent/skill fi…»

Optimizes text, docs and LLM prompts (CLAUDE.md, rules, agent/skill files) for token efficiency in place, snapshot-backed, without losing facts. Use when asked to optimize, compress or cut tokens of named files. Triggers - optimize, reduce tokens, compress, deep compress, сожми, оптимизируй.

kochetkov-ma/claude-brewcode Claude Code автор: kochetkov-ma 19 файлов · 6 скриптов тело ≈ 5 674 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Оптимизирует текст, документацию и промпты LLM (CLAUDE.md, правила, файлы агентов/навыков) для эффективности по токенам на месте, с резервным копированием…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5674 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5674 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.