AB ai-codebase-deep-modules
Проектирует и рефакторит кодовые базы программного обеспечения, делая их дружественными к ИИ, путем выравнивания файловой системы по границам домена/функций, создания глубоких (greybox) модулей с небольшими публичными интерфейсами, обеспечения границ импорта и ужесточения тестов/циклов обратной связи. Используйте, когда пользователь просит «сделать кодовую базу готовой к ИИ», «уменьшить связанность», «ввести глубокие модули», «создать границы модулей», «реструктурировать папки по функциям», «определить интерфейсы сервисов» или «спланировать рефакторинг + тесты, чтобы ИИ-агенты могли работать безопасно».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs and refactors software codebases to be AI-friendly by aligning…»
Designs and refactors software codebases to be AI-friendly by aligning the filesystem with domain/feature boundaries, creating deep (greybox) modules with small public interfaces, enforcing import boundaries, and tightening tests/feedback loops. Use when the user asks to "make the codebase AI-ready", "reduce coupling", "introduce deep modules", "create module boundaries", "restructure folders by feature", "define service interfaces", or "plan a refactor + tests so AI agents can work safely".
Проектирует и рефакторит кодовые базы программного обеспечения, делая их дружественными к ИИ, путем выравнивания файловой системы по границам домена/функций…
Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 7. 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 75/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 112, расплывчатых формулировок: 4
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2446 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.