SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Creator Rights Assistant

Стандартизируйте метаданные происхождения, авторства и лицензирования во время создания, чтобы ваш контент корректно передавался между платформами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Standardize provenance, attribution, and licensing metadata at creatio…»

Standardize provenance, attribution, and licensing metadata at creation time so your content travels cleanly across platforms.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 395 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Стандартизируйте метаданные происхождения, авторства и лицензирования во время создания, чтобы ваш контент корректно передавался между платформами.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникТексты и документытип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Creator Rights Assistant) не совпадает с папкой (creator-rights-assistant)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1395 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.