SKILLEMALL.ai

BC commit

Фиксируйте подготовленные или неподготовленные изменения с помощью сгенерированного ИИ сообщения коммита, которое соответствует существующему стилю коммитов репозитория. Используйте, когда пользователь просит "commit", "commit changes", "create a commit", "save my work" или "check in code".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Commit staged or unstaged changes with an AI-generated commit message…»

Commit staged or unstaged changes with an AI-generated commit message that matches the repository's existing commit style. Use when the user asks to 'commit', 'commit changes', 'create a commit', 'save my work', or 'check in code'.

Разбор skillemall

Скилл обещает генерировать сообщение коммита в стиле репозитория и коммитить изменения по команде. В файлах — одна инструкция на 721 токен без скриптов и критических ошибок. Оценки: качество 84, процесс 61, безопасность 100. Ограничений нет, совместимость со всеми популярными платформами (Claude, Cursor, Copilot, DeepSeek и прочие).

На деле скилл делает ровно то, что написано: анализирует историю коммитов и генерирует сообщение в том же стиле. Проверок на моделях не было, в песочнице не запускался. Оценка B говорит о том, что логика работает, но есть пробелы в документации или граничных случаях. Ставить можно, если вас устраивает автоматизация рутинного описания изменений и вы готовы проверять результаты перед пушем.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 721 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Фиксируйте подготовленные или неподготовленные изменения с помощью сгенерированного ИИ сообщения коммита, которое соответствует существующему стилю коммитов…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 29, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 721 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.