SKILLEMALL.ai

BF architecture-decision-records

Создавайте и ведите записи архитектурных решений (ADR) в соответствии с лучшими практиками документирования технических решений. Используйте для документирования важных технических решений, анализа прошлых архитектурных выборов или установления процессов принятия решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write and maintain Architecture Decision Records (ADRs) following best…»

Write and maintain Architecture Decision Records (ADRs) following best practices for technical decision documentation. Use when documenting significant technical decisions, reviewing past architectural choices, or establishing decision processes.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 3 188 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Создавайте и ведите записи архитектурных решений (ADR) в соответствии с лучшими практиками документирования технических решений.

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 0001-use-postgresql.md, 0002-caching-strategy.md, 0003-mongodb-user-profiles.md

ГенераторPostgreSQLMongoDBGitHubMySQLТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 0001-use-postgresql.md, 0002-caching-strategy.md, 0003-mongodb-user-profiles.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 0001-use-postgresql.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 0002-caching-strategy.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 0003-mongodb-user-profiles.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 0020-deprecate-mongodb.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 0001-use-postgresql.md, 0002-caching-strategy.md, 0003-mongodb-user-profiles.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): 0001-use-postgresql.md, 0002-caching-strategy.md, 0003-mongodb-user-profiles.md
  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3188 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.