SKILLEMALL.ai

BC policy-and-managed-settings

Используйте при добавлении, изменении или проверке любых элементов управления Copilot, агента, LLM, AI, инструмента, разрешения, песочницы, MCP, модели, телеметрии, управления функциями, настройки, конфигурации или корпоративного управления — особенно того, что может потребоваться организации или администратору для управления. Начните здесь, чтобы определить, относится ли это к настройкам, управляемым во время выполнения, типизированному контракту SDK, политике конфигурации VS Code, политике расширения или разделенной реализации. Запускайте при каждом новом элементе управления Copilot/агентом/LLM и ЛЮБОМ изменении, добавляющем поле `policy:`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use whenever adding, modifying, or reviewing any Copilot, agent, LLM,…»

Use whenever adding, modifying, or reviewing any Copilot, agent, LLM, AI, tool, permission, sandbox, MCP, model, telemetry, feature-gate, setting, configuration, or enterprise control—especially anything an organization or administrator may need to manage. Start here to decide whether it belongs in runtime managed settings, a typed SDK contract, VS Code configuration policy, extension policy, or a split implementation. Run on every new Copilot/agent/LLM control and ANY change that adds a `policy:` field.

Разбор skillemall

Скилл помогает разобраться, куда девать новый контроль для ИИ-помощника: в управляемые настройки, SDK, политику VS Code или расширение. Обещает работать на любой изменении с полем `policy:` и при добавлении агентов, моделей, прав доступа.

Файлы на месте, критических ошибок нет. Оценка качества 80, но процесс набрал только 52 балла — видимо, документация или примеры неполные. Скилл рассчитан на администраторов и разработчиков расширений, которые уже знают, чем отличается runtime от SDK. Для новичка будет сложновато.

Ставить, если вы часто добавляете новые контроли в Copilot и устали гадать, где их объявлять. Если контролей раз в год — переживёте и без него.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 9 файлов тело ≈ 809 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте при добавлении, изменении или проверке любых элементов управления Copilot, агента, LLM, AI, инструмента, разрешения, песочницы, MCP, модели…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторVS CodeGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 24, 37, 40, 44, 48): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 809 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)
    • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.