SKILLEMALL.ai

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«Søk i offisiell Microsoft-dokumentasjon for å finne konsepter, veiledn…»

Søk i offisiell Microsoft-dokumentasjon for å finne konsepter, veiledninger og kodeeksempler på tvers av Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub og mer. Bruker Microsoft Learn MCP som standard, med Context7 og Aspire MCP for innhold som ligger utenfor learn.microsoft.com.

Разбор skillemall

Скилл предоставляет доступ к официальной документации Microsoft через MCP-серверы Learn, Context7 и Aspire. Обещает поиск по Azure, .NET, Agent Framework и другим продуктам с кодом и вейдлайнами.

Проверки показали: качество контента 72%, процесс только 51%. Критических ошибок нет, но половина механики работает с трением. Один файл, никаких скриптов. Безопасность в норме. На моделях скилл не запускали.

Для справочных запросов сойдёт — поиск в официальных источниках редко подводит. Но если нужна интеграция или автоматизация, низкий процесс-скор намекает на шероховатости в реализации. Ставить, если вы готовы к тому, что часть запросов потребует ручной доработки.

microsoft/ai-agents-for-beginners Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 1 355 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

СправочникGitHubVS CodeAzureИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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 1355 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 286 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.