SKILLEMALL.ai

BD sync-upstream

Обновите устаревшую ветку сеанса, выполнив перебазирование на последнюю версию origin. Используйте, когда вышестоящая ветка значительно изменилась, и сеансу необходимо догнать ее, разрешая конфликты путем сохранения изменений вышестоящей ветки и адаптации работы сеанса к ним.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Update a stale session branch by rebasing onto the latest origin. Use…»

Update a stale session branch by rebasing onto the latest origin. Use when the upstream has moved significantly and the session needs to catch up, resolving conflicts by preserving upstream changes and adapting session work to fit.

Разбор skillemall

Скилл обещает синхронизировать ветку сессии с актуальным upstream через rebase, автоматически разрешая конфликты в пользу удалённых изменений. Один файл, 277 токенов кода — инструкция без скриптов.

Оценка B с качеством 84 означает, что логика описана внятно, но процесс реализации хромает (41 балл). Критических ошибок нет, находок среднего уровня тоже. Поддержка широкая: работает на Claude, Cursor, DeepSeek и ещё восьми платформах. На песочнице не проверялся, моделями не гонялся.

Установить можно: инструкция понятна, безопасность в норме. Но перед использованием на боевых ветках стоит прогнать на тестовом репо — процесс-то оценили ниже, чем содержание.

microsoft/vscode Agent Skills автор: microsoft MIT 1 файл тело ≈ 277 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Обновите устаревшую ветку сеанса, выполнив перебазирование на последнюю версию origin.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип 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
D
41/100
Процесс не доведён
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: 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 41/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 277 токенов

    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: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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