AC envoic
Сканируйте, аудируйте и очищайте виртуальные среды Python (.venv, conda), node_modules и артефакты разработки, потребляющие дисковое пространство. Используйте, когда пользователь упоминает дисковое пространство, очистку среды, устаревшие venv, раздувание node_modules, очистку проекта, поврежденные среды, висячие символические ссылки или спрашивает об использовании диска инструментами разработки. Также используйте при возникновении ошибок ENOSPC, медленных установок из-за раздувания кэша или при входе в проект и необходимости проверки работоспособности среды.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan, audit, and clean up Python virtual environments (.venv, conda),…»
Scan, audit, and clean up Python virtual environments (.venv, conda), node_modules, and development artifacts consuming disk space. Use when the user mentions disk space, environment cleanup, stale venvs, node_modules bloat, project cleanup, broken environments, dangling symlinks, or asks about disk usage from development tools. Also use when encountering ENOSPC errors, slow installs from cache bloat, or when onboarding into a project and needing to verify environment health.
Сканируйте, аудируйте и очищайте виртуальные среды Python (.venv, conda), nodemodules и артефакты разработки, потребляющие дисковое пространство. Используйте…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 5. 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 57/100
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 544 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.