BA chronicle
Анализируйте историю сеансов Copilot для отчетов о стендапах, советов по использованию, поиска по сеансам и переиндексации сеансов. Используйте, когда пользователь запрашивает отчет о стендапе, ежедневную сводку, советы по использованию, рекомендации по рабочему процессу, хочет искать или находить прошлые сеансы по ключевому слову/файлу/PR, хочет переиндексировать хранилище сеансов или спрашивает об удалении данных сеанса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Copilot session history for standup reports, usage tips, sessi…»
Analyze Copilot session history for standup reports, usage tips, session search, and session reindexing. Use when the user asks for a standup, daily summary, usage tips, workflow recommendations, wants to search or find past sessions by keyword/file/PR, wants to reindex their session store, or asks about deleting session data.
Скилл анализирует историю сессий Copilot в VS Code и вытаскивает из неё информацию для стендапов, поиска по ключевым словам, файлам и PR, а также переиндексации хранилища. Обещает помочь с ежедневными отчётами и рекомендациями по workflow.
Проверки показали оценку B: качество 77 баллов, процесс 83. Критических ошибок не нашли, безопасность на 100. Файл один, код работает на всех крупных платформах — от Claude до DeepSeek. Никаких битых ссылок, без lint-ошибок.
Но вот что важно: скилл работает только если у вас уже есть история сессий в Copilot, и полезность зависит от того, насколько аккуратно вы их ведёте. Для стендапов и поиска — подойдёт. Ставить стоит, если вы часто работаете в Copilot и хотите не потерять контекст прошлых сессий.
Анализируйте историю сеансов Copilot для отчетов о стендапах, советов по использованию, поиска по сеансам и переиндексации сеансов.
Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 6930 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6930 токенов
- 85Шаги. Шагов: 102, расплывчатых формулировок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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 (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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.