SKILLEMALL.ai

AB skill-audit

Аудит, проектирование, категоризация, распространение и измерение навыков агентов на основе уроков из статьи Anthropic «Lessons from building Claude Code: How we use skills». Используйте при обзоре существующего навыка, решении, заслуживает ли рабочий процесс навыка, планировании библиотеки навыков, преобразовании командных знаний в навыки, выборе категорий навыков, написании описаний триггеров, проектировании прогрессивного раскрытия или планировании рынка навыков и измерения их использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit, design, categorize, distribute, and measure agent skills using…»

Audit, design, categorize, distribute, and measure agent skills using lessons from Anthropic's Lessons from building Claude Code: How we use skills. Use when reviewing an existing skill, deciding whether a workflow deserves a skill, planning a skill library, turning team knowledge into skills, choosing skill categories, writing trigger descriptions, designing progressive disclosure, or planning skill marketplace and usage measurement.

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 4 файла тело ≈ 1 482 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Аудит, проектирование, категоризация, распространение и измерение навыков агентов на основе уроков из статьи Anthropic «Lessons from building Claude Code: How…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1482 токенов
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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