SKILLEMALL.ai

AA structured-logging-lite

Проектирование, аудит или внедрение архитектуры структурированного логирования приложений на основе данных репозитория. Используйте, когда пользователь спрашивает, где добавить логи, как выбрать или мигрировать логгер, как стандартизировать события/поля/уровни/маскирование, как добавить логи доступа HTTP или паники, или почему производственные логи не могут ответить на вопрос об инциденте. Не используйте просто для отслеживания логов платформы или для проектирования полной программы метрик, трассировки, SLO и управления инцидентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, audit, or implement application structured logging architectur…»

Design, audit, or implement application structured logging architecture from repository evidence. Use when a user asks whether or where to add logs, how to choose or migrate a logger, how to standardize events/fields/levels/redaction, how to add HTTP access or panic logs, or why production logs cannot answer an incident question. Do not use merely to tail platform logs or to design a full metrics, tracing, SLO, and incident-management program.

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 3 файла тело ≈ 1 552 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Проектирование, аудит или внедрение архитектуры структурированного логирования приложений на основе данных репозитория.

Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

АнализаторИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
83/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 3. 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 83/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1552 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.