SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD auto-perf-optimize

Запускайте расследования производительности или использования памяти VS Code, управляемые агентом. Используйте при запросе запуска Code OSS, автоматизации сценария VS Code, запуска средства проверки памяти чата, захвата снимков кучи рендерера, создания снимков рабочего процесса, сравнения сводок запусков или управления повторяемым сценарием перед анализом снимков кучи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use whe…»

Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.

Разбор skillemall

Скилл запускает VS Code в автоматическом режиме для профилирования производительности и утечек памяти. Обещает захватывать heap-снимки, снимать скриншоты сценариев и сравнивать результаты прогонов.

В папке три файла, но есть поломанные ссылки на отсутствующие файлы. Качество кода 74 балла, процесс работы оценён в 44 — низко. Критических ошибок не найдено, но на моделях скилл не прогонялся. Платформы поддерживает широко: от Claude до DeepSeek.

Ставить можно, если вам нужна база для своего профилировщика. Готовый инструмент — нет: ломаные ссылки придётся чинить, логику проверять самому.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 3 файла тело ≈ 4 989 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Запускайте расследования производительности или использования памяти VS Code, управляемые агентом.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chat-memory-smoke.mts, scripts/chat-session-switch-smoke.mts, scripts/userDataProfile.mts

ПроцедураVS CodeGitHubPlaywrightРазработкатип 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chat-memory-smoke.mts, scripts/chat-session-switch-smoke.mts, scripts/userDataProfile.mts
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chat-memory-smoke.mts
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chat-session-switch-smoke.mts
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/userDataProfile.mts
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.mts
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/code.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/code.bat

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/chat-memory-smoke.mts, scripts/chat-session-switch-smoke.mts, scripts/userDataProfile.mts
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): scripts/chat-memory-smoke.mts, scripts/chat-session-switch-smoke.mts, scripts/userDataProfile.mts
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4989 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 (5 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.