SKILLEMALL.ai

BD Event Management & Conference Engine

Полная система для планирования, выполнения и оценки корпоративных мероприятий, конференций, семинаров, вебинаров и встреч. От первоначальной концепции до анализа рентабельности инвестиций после мероприятия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete system for planning, executing, and measuring corporate event…»

Complete system for planning, executing, and measuring corporate events, conferences, workshops, webinars, and meetups. From initial concept through post-event ROI analysis.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 8 311 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Полная система для планирования, выполнения и оценки корпоративных мероприятий, конференций, семинаров, вебинаров и встреч.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8311 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Event Management & Conference Engine) не совпадает с папкой (afrexai-event-management)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8311 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 85Шаги. Шагов: 173, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 173 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.