SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC openai-agents-sdk

Разработка OpenAI Agents SDK (Python). Используйте при создании AI-агентов, передаче управления между несколькими агентами, инструментах функций, механизмах защиты, сессиях, потоковой передаче или трассировке с использованием пакета `openai-agents` / `agents` для Python — включая Azure OpenAI через LiteLLM. Активируется при импорте из `agents`, использовании `Runner.run_sync`/`Runner.run_streamed`, `@function_tool`, `AgentOutputSchema`, `SQLiteSession` или при вопросах об SDK openai-agents-python. Только Python — не SDK `@openai/agents` для TypeScript.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenAI Agents SDK (Python) development. Use when building AI agents, m…»

OpenAI Agents SDK (Python) development. Use when building AI agents, multi-agent handoffs, function tools, guardrails, sessions, streaming, or tracing with the `openai-agents` / `agents` Python package — including Azure OpenAI via LiteLLM. Triggers on imports from `agents`, uses of `Runner.run_sync`/`Runner.run_streamed`, `@function_tool`, `AgentOutputSchema`, `SQLiteSession`, or questions about the openai-agents-python SDK. Python only — not the TypeScript `@openai/agents` SDK.

laguagu/claude-code-nextjs-skills Agent Skills автор: laguagu MIT 10 файлов тело ≈ 1 378 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Разработка OpenAI Agents SDK (Python).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияAzureИИ 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 10. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1378 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 483 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.