SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BA collaboration-platform-advisor-scott-margetts

Методология настройки платформы для совместной работы над юридическими делами. Архитектура сайта, идентификация рабочих процессов, дизайн дашбордов, управление качеством данных и внедрение пользователями для SharePoint, Teams и аналогичных платформ. M365 является эталонной реализацией — результаты достаточно платформенно-агностичны, чтобы кратко проинформировать IT-отдел или создать простые автоматизации, не становясь руководством по Power Automate. Используйте при настройке сайта дела, идентификации рабочих процессов для автоматизации, проектировании дашбордов отчетности, управлении качеством данных платформы или стимулировании внедрения пользователями. Триггеры: 'настроить сайт дела', 'настроить SharePoint', 'создать дашборд', 'что автоматизировать', 'проинформировать IT об этом рабочем процессе', 'никто не использует платформу', 'качество данных низкое', 'настроить канал Teams', 'структура сайта дела', 'оповещения и уведомления', 'обучение пользователей', 'управление платформой', 'дашборд статуса', 'какие рабочие процессы можно автоматизировать', 'шаблон сайта дела'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collaboration platform configuration methodology for legal matter site…»

Collaboration platform configuration methodology for legal matter sites. Site architecture, workflow identification, dashboard design, data quality governance, and user adoption for SharePoint, Teams, and equivalent platforms. M365 is the reference implementation — outputs are platform-agnostic enough to brief IT or build simple automations without becoming a Power Automate manual. Use when setting up a matter site, identifying workflows to automate, designing reporting dashboards, managing platform data quality, or driving user adoption. Trigger on: 'set up the matter site', 'configure SharePoint', 'build a dashboard', 'what should we automate', 'brief IT on this workflow', 'nobody is using the platform', 'data quality is poor', 'set up Teams channel', 'matter site structure', 'alerts and notifications', 'user training', 'platform governance', 'status dashboard', 'what workflows can we automate', 'matter site template'.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 3 файла тело ≈ 5 564 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 88 мин назад

Методология настройки платформы для совместной работы над юридическими делами.

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
Ошибки и развилки вес 10
60
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5564 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5564 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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)
  • +3Длина description 934: рекомендуется 120–800 символов
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.