SKILLEMALL.ai

AC product-thinking

Думайте как менеджер продукта, прежде чем изменять общедоступную часть React Doctor — команды/флаги CLI, оценку от 0 до 100, конфигурацию (doctor.config.*), схему JSON-отчета, API пакетов (inspect()/diagnose()), GitHub Action, веб-сайт и канонические запросы. Пошаговое руководство для изменения, ориентированного на пользователя — найдите поверхность, найдите кандидата для повторного использования, подключите одну метрику телеметрии, добавьте артефакты совместимости (changeset / schemaVersion / action tag), обновите документацию и запишите метрику отмены. Не для правил линтинга, у которых есть свой конвейер. Также запускается, когда пользователь вводит `/product-thinking`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Think like a product manager before changing React Doctor's public sur…»

Think like a product manager before changing React Doctor's public surface — CLI commands/flags, the 0–100 score, config (doctor.config.*), the JSON report schema, package APIs (inspect()/diagnose()), the GitHub Action, the website, and the canonical prompts. A step-by-step runbook for a user-facing change — locate the surface, search for a reuse candidate, wire one telemetry metric, add the compatibility artifacts (changeset / schemaVersion / action tag), update docs, and record a kill metric. Not for lint rules, which have their own pipeline. Also runs when the user types `/product-thinking`.

millionco/react-doctor Agent Skills автор: millionco NOASSERTION 1 файл тело ≈ 2 896 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Думайте как менеджер продукта, прежде чем изменять общедоступную часть React Doctor — команды/флаги CLI, оценку от 0 до 100, конфигурацию (doctor.config.)…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

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 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2896 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 601 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.