SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

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«Kueri dokumentasi rasmi Microsoft untuk mencari konsep, tutorial, dan…»

Kueri dokumentasi rasmi Microsoft untuk mencari konsep, tutorial, dan contoh kod merentas Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub, dan banyak lagi. Menggunakan Microsoft Learn MCP sebagai lalai, dengan Context7 dan Aspire MCP untuk kandungan yang berada di luar learn.microsoft.com.

Разбор skillemall

Скилл обещает доступ к официальной документации Microsoft через MCP-серверы: Learn, Context7 и Aspire. В папке один файл, никаких скриптов. На проверке качества скилл набрал 72 процента, процесс — 51 процент; критических ошибок не найдено.

Данные указывают на рабочий, но недоделанный инструмент. Поддержка восьми платформ (от Claude до DeepSeek) выглядит амбициозно, но оценки намекают на пробелы в реализации. Нет информации о том, как скилл ведёт себя на реальных запросах. Ставить можно, если нужен быстрый доступ к Microsoft Learn без лишних телодвижений; ждать совершенства не стоит.

microsoft/ai-agents-for-beginners Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 1 368 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

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 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubVS CodeAzureИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1368 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 296 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.