SKILLEMALL.ai

BB understand-issue

Исследует GitHub issue или сообщенную ошибку так, как это сделал бы опытный сопровождающий — формирует независимую модель перед чтением теорий в ветке, отслеживает механизм и историю, проверяет диагноз и возвращает краткий отчет с вердиктом и направлением исправления. Используйте для триажа, анализа первопричин или повторного расследования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigate a GitHub issue or reported bug the way a seasoned maintain…»

Investigate a GitHub issue or reported bug the way a seasoned maintainer would — form an independent model before reading the thread's theories, trace the mechanism and history, verify the diagnosis, and return a concise briefing with a verdict and fix direction. Use for triage, root-cause analysis, or re-investigation.

mastra-ai/mastra Agent Skills автор: mastra-ai NOASSERTION 3 файла тело ≈ 3 042 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Исследует GitHub issue или сообщенную ошибку так, как это сделал бы опытный сопровождающий — формирует независимую модель перед чтением теорий в ветке…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
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: 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3042 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.