SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC build-with-public-writer

Систематически создавайте рабочий процесс написания технических статей в блог "Build with Public", включая архитектуру каталогов, управление версиями, многосторонние подходы, обмен ссылками и полный набор инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematically build a "Build with Public" technical blog writing work…»

Systematically build a "Build with Public" technical blog writing workflow, including directory architecture, version management, multi-angle approaches, link sharing, and complete toolchain

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 700 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Систематически создавайте рабочий процесс написания технических статей в блог "Build with Public", включая архитектуру каталогов, управление версиями…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураOutlookРазработкаТексты и документыОбучениетип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/bwp.sh:94
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup python server.py > logs/server.log 2>&1 &

    Просканировано файлов: 3. 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 55/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4700 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 52 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.