SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Drip Director — Deterministic Streetwear & Fashion Image Pipeline

yes--- name: drip-director description: Детерминированный конвейер производства изображений уличной одежды и моды. Улавливает намерение с помощью структурированных вопросов, вводит формальные ограничения и негативные пакеты...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«yes--- name: drip-director description: Deterministic streetwear and f…»

yes--- name: drip-director description: Deterministic streetwear and fashion image production pipeline. Captures intent through structured questions, injects formal constraints and negative packets...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 4 728 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

yes--- name: drip-director description: Детерминированный конвейер производства изображений уличной одежды и моды.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИнфраструктуратип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
48
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:295
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…" \
    известный сервисв кавычках

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-long name длиннее 64 символов
  • 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Drip Director — Deterministic Streetwear & Fashion Image Pipeline) не совпадает с папкой (drip-director)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4728 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 1
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 48.