CC improve-codebase-architecture
Сканируйте кодовую базу на предмет возможностей углубления, представьте их в виде визуального HTML-отчета, а затем допросите по любому из выбранных вами вариантов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual…»
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Скилл обещает сканировать кодовую базу, находить возможности для рефакторинга и выдавать их в виде HTML-отчёта. В архиве три файла, критических ошибок нет. Quality score 68 и process score 61 указывают на то, что логика работает, но не без шероховатостей.
Проблема в том, что скилл не прошёл реальные прогоны на моделях — model_run и sandbox пусты. Это значит, что на практике неизвестно, как он справляется с разными кодовыми стилями и насколько точны его рекомендации. Отчёт в HTML звучит привлекательно, но без примеров его качества оценить сложно. Для кого-то, кто хочет экспериментировать с архитектурными подсказками, подойдёт; для production-use — рискованно.
Сканируйте кодовую базу на предмет возможностей углубления, представьте их в виде визуального HTML-отчета, а затем допросите по любому из выбранных вами…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1446 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.