SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB biver-builder

Интеграционный навык для API конструктора целевых страниц Biver. Используйте, когда: (1) Создание, обновление или удаление целевых страниц (2) Управление поддоменами (.lp.biver.id) или пользовательскими доменами (3) Генерация страниц/разделов с помощью ИИ (4) Управление продуктами, формами или галереями активов (5) Настройка параметров рабочей области и брендинга

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integration skill for Biver Landing Page Builder API. Use when: (1) Cr…»

Integration skill for Biver Landing Page Builder API. Use when: (1) Creating, updating, or deleting landing pages (2) Managing subdomains (.lp.biver.id) or custom domains (3) Generating pages/sections with AI (4) Managing products, forms, or gallery assets (5) Configuring workspace settings and branding

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 5 489 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграционный навык для API конструктора целевых страниц Biver.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubМаркетингтип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5489 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5489 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 304 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.