SKILLEMALL.ai

AC sweeper-implement

Реализуйте задачу для агента VS Code Sweeper — получите запись обзора от Sweeper из его репозитория состояния, внесите изменение в текущую копию VS Code на основе краткого описания обзора (запись, готовая к реализации) или из утвержденного файла плана Sweeper, проверьте diff по нему и, после того как сопровождающий проверит изменения в своем редакторе, откройте черновик PR. Используйте ТОЛЬКО когда запрос явно запрашивает Sweeper — "sweeper-implement", "sweeper", "vscodesweeper", запись Sweeper, задачу, готовую к работе агента, или краткое описание Sweeper — или запрашивает реализацию плана Sweeper ("implement plan <n>", файл `.sweeper/plans/issue-<n>.md`). НЕ используйте для простого запроса "исправить эту задачу", который не упоминает Sweeper; исправляйте такие задачи напрямую с помощью обычных инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement a VS Code Sweeper agent-ready issue — fetch the sweeper's re…»

Implement a VS Code Sweeper agent-ready issue — fetch the sweeper's review record from its state repo, implement the change in the current vscode checkout from the review's brief (an implement-ready record) or from an approved sweeper-plan file, validate the diff against it, and — after the maintainer has reviewed the changes in their editor — open a draft PR. Use ONLY when the request explicitly asks for the sweeper — "sweeper-implement", "sweeper", "vscodesweeper", a sweeper record, an agent-ready issue, or a sweeper brief — or asks to implement a sweeper plan ("implement plan <n>", a `.sweeper/plans/issue-<n>.md` file). Do NOT use for a plain "fix this issue" request that doesn't mention the sweeper; fix those directly with your normal tools instead.

Разбор skillemall

Скилл обещает автоматизировать реализацию issues в VS Code через систему sweeper: достаёт запись из репо состояния, применяет изменения по краткому описанию или утверждённому плану, валидирует diff и открывает draft PR. Срабатывает только при явном упоминании sweeper в запросе — иначе не трогает обычные задачи на исправление.

Оценка A, safety 100, quality 93. Один файл, без скриптов, нет критических находок. Процесс-скор 55 намекает на неполноту проверок, но блокировок и битых ссылок нет. Поддержка широкого спектра платформ: Claude, Cursor, Copilot, Qwen и другие. Инструкция ясная: скилл не сработает, если в запросе нет явного упоминания sweeper или плана — это предохранитель от случайного срабатывания.

Ставить, если работаете с VS Code через агент и используете sweeper-систему для организации issues. Для остальных — мёртвый груз.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 3 413 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Реализуйте задачу для агента VS Code Sweeper — получите запись обзора от Sweeper из его репозитория состояния, внесите изменение в текущую копию VS Code на…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторVS CodeGitHubИИ и агентыРазработкаТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3413 токенов
    • 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 Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 763 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.