SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC amazon-memo

Создавайте, адаптируйте или пересматривайте меморандумы с решениями в стиле Amazon, шестистраничные документы, PR/FAQ и краткие служебные записки, включая собрания для обсуждения и асинхронный обзор. Используйте для выбора правильной формы меморандума, аргументации, основанной на доказательствах, и редактирования механического AI-текста для читателей. Не используйте для общего копирайтинга, рендеринга документов или замены отчетов об инцидентах и записей о техническом дизайне.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, adapt, or revise Amazon-style narrative decision memos, six-pa…»

Create, adapt, or revise Amazon-style narrative decision memos, six-pagers, PR/FAQs, and short decision briefs, including reading meetings and async review. Use for choosing the right memo form, evidence-led reasoning, and revising mechanical AI prose for human readers. Do not use for general copywriting, document rendering, or replacing incident reports and technical design records.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 11 файлов тело ≈ 1 773 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 19 дн назад

Создавайте, адаптируйте или пересматривайте меморандумы с решениями в стиле Amazon, шестистраничные документы, PR/FAQ и краткие служебные записки, включая…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураДанные и аналитикаТексты 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1773 токенов
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.