CC microsoft-docs
Ищет в официальной документации Microsoft концепции, руководства и примеры кода по Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub и другим технологиям. По умолчанию использует Microsoft Learn MCP, а для контента за пределами learn.microsoft.com — Context7 и Aspire MCP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«공식 Microsoft 문서를 조회하여 Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, G…»
공식 Microsoft 문서를 조회하여 Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub 등 다양한 분야의 개념, 튜토리얼 및 코드 예제를 찾습니다. 기본적으로 Microsoft Learn MCP를 사용하며, learn.microsoft.com 외부에 있는 콘텐츠에 대해서는 Context7 및 Aspire MCP를 사용합니다.
Скилл подключает официальную документацию Microsoft через три канала: Microsoft Learn MCP для основного контента, Context7 и Aspire MCP для внешних ресурсов. Обещает доступ к Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code и GitHub.
Проверки показали качество на уровне 72 из 100, процесс — 53. Критических ошибок нет, битых ссылок не найдено. Однако скилл работает только на уровне описания: реальных прогонов на моделях не было, песочница не запускалась. Файл всего один, скриптов нет. Это означает, что интеграция с MCP-серверами описана, но её поведение на практике неизвестно.
Ставить можно, если вам нужен справочник по Microsoft-стеку и вы готовы к тому, что фактическая работа трёх источников данных может отличаться от задумки. Для production-сценариев требуется собственное тестирование.
Ищет в официальной документации Microsoft концепции, руководства и примеры кода по Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub и другим технологиям.…
Как процесс C 53/100 · 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: 1. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 999 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.