SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD evolving-agent

Координатор системы ИИ-программирования. Триггерные слова: «разработать», «реализовать», «создать», «добавить», «исправить», «ошибка», «рефакторинг», «оптимизировать», «review», «ревью», «продолжить», «реализовать», «почему», «запомнить», «сохранить опыт», «анализ», «анализировать», «учиться», «учиться», «ссылаться», «имитировать», «/evolve»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 编程系统协调器。触发词："开发"、"实现"、"创建"、"添加"、"修复"、"报错"、"重构"、"优化"、"review"、"评审"、"…»

AI 编程系统协调器。触发词："开发"、"实现"、"创建"、"添加"、"修复"、"报错"、"重构"、"优化"、"review"、"评审"、"继续"、"实现"、"为什么"、"记住"、"保存经验"、"复盘"、"分析"、"学习"、"参考"、"模仿"、"/evolve"

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 36 файлов тело ≈ 742 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Координатор системы ИИ-программирования.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubИИ и агентытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 36. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 742 токенов
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.