SKILLEMALL.ai

BF erp-integration-analysis

Анализ интеграции ERP-системы для потоков данных в строительстве. Отображение и оптимизация потоков данных между модулями ERP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze ERP system integration for construction data flows. Map and op…»

Analyze ERP system integration for construction data flows. Map and optimize data flows between ERP modules

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 6 166 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Анализ интеграции ERP-системы для потоков данных в строительстве.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../data-silo-detection/SKILL.md, ../../Chapter-4.2/etl-pipeline/SKILL.md, ../../Chapter-3.5/interoperability-analyzer/SKILL.md

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../data-silo-detection/SKILL.md, ../../Chapter-4.2/etl-pipeline/SKILL.md, ../../Chapter-3.5/interoperability-analyzer/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6166 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../data-silo-detection/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../Chapter-4.2/etl-pipeline/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../Chapter-3.5/interoperability-analyzer/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../data-silo-detection/SKILL.md, ../../Chapter-4.2/etl-pipeline/SKILL.md, ../../Chapter-3.5/interoperability-analyzer/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../data-silo-detection/SKILL.md, ../../Chapter-4.2/etl-pipeline/SKILL.md, ../../Chapter-3.5/interoperability-analyzer/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6166 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.