SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB config-secrets-environments

Проектирование, аудит и проверка конфигурации, разделения окружения, секретов, потоков BYOK, ротации ключей, проверки схемы конфигурации и проверок дрейфа в локальной, dev, staging и production средах. Используйте при добавлении переменных окружения, изменении конфигурации среды выполнения, обработке API-ключей или ключей, предоставленных пользователем, диагностике дрейфа конфигурации или подготовке конфигурации развертывания/релиза.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, audit, and verify configuration, environment separation, secre…»

Design, audit, and verify configuration, environment separation, secrets, BYOK flows, key rotation, config schema validation, and drift checks across local, dev, staging, and production. Use when adding env vars, changing runtime config, handling API keys or user-provided keys, diagnosing config drift, or preparing deploy/release configuration.

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 2 файла тело ≈ 376 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Проектирование, аудит и проверка конфигурации, разделения окружения, секретов, потоков BYOK, ротации ключей, проверки схемы конфигурации и проверок дрейфа в…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип 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%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 376 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.