SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nextjs-chatbot

Интеграция веб-чата Next.js для продакшена: одобрение инструментов, сохранение истории переписки, интерфейс результатов инструментов, поиск с учетом контекста, предложения по продолжению и встроенные виджеты. Используйте при создании или отладке веб-чат-бота, которому нужны эти функции. Используйте ai-app для создания структуры и ai-sdk для общих API SDK; для кроссплатформенных ботов используйте Chat SDK.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production Next.js web-chat integration: tool approval, persisted conv…»

Production Next.js web-chat integration: tool approval, persisted conversations, tool result UI, grounded retrieval, follow-up suggestions and embedded widgets. Use when building or debugging a web chatbot that needs these features. Use ai-app for scaffolding and ai-sdk for general SDK APIs; multi-platform bots use Chat SDK.

laguagu/claude-code-nextjs-skills Agent Skills автор: laguagu MIT 9 файлов тело ≈ 1 225 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Интеграция веб-чата Next.js для продакшена: одобрение инструментов, сохранение истории переписки, интерфейс результатов инструментов, поиск с учетом…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияПоддержка клиентовтип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1225 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.