SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC task-orchestrator

Автоматизированное управление задачами нескольких агентов с анализом зависимостей, параллельным выполнением в tmux/Codex и самовосстанавливающимся мониторингом работоспособности. Используйте для крупных проектов с множеством задач, требующих скоординированного параллельного выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous multi-agent task orchestration with dependency analysis, pa…»

Autonomous multi-agent task orchestration with dependency analysis, parallel tmux/Codex execution, and self-healing heartbeat monitoring. Use for large projects with multiple issues/tasks that need coordinated parallel execution.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 845 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизированное управление задачами нескольких агентов с анализом зависимостей, параллельным выполнением в tmux/Codex и самовосстанавливающимся…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (task-orchestrator) не совпадает с папкой (ec-task-orchestrator)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2845 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.