SKILLEMALL.ai

AD endurance-coach

Создание персонализированных планов тренировок для триатлона, марафона и ультра-забегов. Используйте, когда спортсмены запрашивают планы тренировок, расписания тренировок, подготовку к соревнованиям или советы тренера. Может синхронизироваться со Strava для анализа истории тренировок или работать на основе предоставленных вручную данных о физической форме. Создает периодизированные планы со специфичными для вида спорта тренировками, зонами и стратегиями на день соревнований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create personalized triathlon, marathon, and ultra-endurance training…»

Create personalized triathlon, marathon, and ultra-endurance training plans. Use when athletes ask for training plans, workout schedules, race preparation, or coaching advice. Can sync with Strava to analyze training history, or work from manually provided fitness data. Generates periodized plans with sport-specific workouts, zones, and race-day strategies.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов тело ≈ 4 365 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Создание персонализированных планов тренировок для триатлона, марафона и ультра-забегов.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

    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: 10. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4365 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 152, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 42 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 152 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.