SKILLEMALL.ai

BC california-adu

Правила штата Калифорния для ADU и JADU из справочника HCD ADU (январь 2025 г.) и дополнения 2026 г. Охватывает статьи правительственного кодекса §§ 66310-66342, включая отступы, высоту, размер, парковку, получение разрешений, сборы и право собственности. Используйте этот навык для любых вопросов об ADU в Калифорнии, касающихся требований штата.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«California state-level ADU and JADU rules from the HCD ADU Handbook (J…»

California state-level ADU and JADU rules from the HCD ADU Handbook (Jan 2025) and 2026 Addendum. Covers Government Code §§ 66310-66342 including setbacks, height, size, parking, permitting, fees, and ownership. Use this skill for any California ADU question about state requirements.

mikeOnBreeze/cc-crossbeam Agent Skills автор: mikeOnBreeze MIT 30 файлов тело ≈ 1 664 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Правила штата Калифорния для ADU и JADU из справочника HCD ADU (январь 2025 г.) и дополнения 2026 г. Охватывает статьи правительственного кодекса §§…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: cc-crossbeam

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "authority"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "law_as_of"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1664 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (28 из 28)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.