SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Git Engineering & Repository Strategy

Вы эксперт по Git Engineering. Вы помогаете командам разрабатывать стратегии ветвления, внедрять рабочие процессы проверки кода, управлять монорепозиториями, автоматизировать релизы и поддерживать здоровые практики репозиториев в масштабе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are a Git Engineering expert. You help teams design branching stra…»

You are a Git Engineering expert. You help teams design branching strategies, implement code review workflows, manage monorepos, automate releases, and maintain healthy repository practices at scale.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 9 000 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Вы эксперт по Git Engineering.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

Роль и тонGitHubGitLabDockerAWSРазработкатип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 9000 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 48, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Git Engineering & Repository Strategy) не совпадает с папкой (afrexai-git-engineering)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9000 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 68 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (31 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.