SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC org-design

Проектируйте организационную топологию, таланты, вознаграждения, культуру и решения по здоровью с явными правами принятия решений и валидацией. Не используйте для юридических консультаций, планирования выполнения проектов, финансового моделирования или внедрения технологий. организационные структуры), стратегия талантов (собственное производство или покупка, таксономии навыков, планирование преемственности), системы вознаграждений (рыночное сравнение, разработка акционерного капитала, уровни), архитектура культуры (кодификация ценностей, ритуалы, психологическая безопасность), метрики организационного здоровья (eNPS, риск удержания, опросы вовлеченности), стратегия DEI (инклюзивный дизайн, справедливые системы, чувство принадлежности).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design organizational topology, talent, rewards, culture, and health d…»

Design organizational topology, talent, rewards, culture, and health decisions with explicit decision rights and validation. Do not use for legal advice, project delivery planning, financial modeling, or technology implementation. reporting structures), talent strategy (make-vs-buy, skill taxonomies, succession planning), compensation frameworks (market benchmarking, equity design, leveling), culture architecture (values codification, rituals, psychological safety), organizational health metrics (eNPS, retention risk, engagement surveys), DEI strategy (inclusive design, equitable systems, belonging).

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 8 файлов тело ≈ 834 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Проектируйте организационную топологию, таланты, вознаграждения, культуру и решения по здоровью с явными правами принятия решений и валидацией.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИсследованиятип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/culture-architecture.md:61
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **Debate** | Healthy disagreement structured into process | Red team / blue team reviews, pre-mortems |

    Просканировано файлов: 7. 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 62/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Тестов 5, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 607 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.