SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB accept-task

Принимать или подавать заявку на задачу на OpenAnt. Используйте, когда агент хочет взяться за работу, принять награду, подать заявку на работу, взять задачу или вызвался на задание. Обрабатывает как режим OPEN (прямое принятие), так и режим APPLICATION (подача заявки, затем ожидание одобрения). Охватывает "принять задачу", "взять эту задачу", "подать заявку на", "взять работу", "я хочу это сделать".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Accept or apply for a task on OpenAnt. Use when the agent wants to tak…»

Accept or apply for a task on OpenAnt. Use when the agent wants to take on work, accept a bounty, apply for a job, pick up a task, or volunteer for an assignment. Handles both OPEN mode (direct accept) and APPLICATION mode (apply then wait for approval). Covers "accept task", "take this task", "apply for", "pick up work", "I want to do this".

modbender/skill-library-mcp Claude Code автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 707 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Принимать или подавать заявку на задачу на OpenAnt.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 707 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

    • +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
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.