SKILLEMALL.ai

AC github-issue-resolver

Автономный агент для решения проблем GitHub с защитными механизмами. Используйте, когда пользователь хочет находить, анализировать и исправлять открытые проблемы в репозиториях GitHub. Активируется по запросам вроде «исправить проблемы GitHub», «решить проблемы в репозитории», «работать над ошибками GitHub» или когда пользователь предоставляет URL репозитория GitHub и просит решить проблемы. Поддерживает полный рабочий процесс от обнаружения проблемы до отправки PR с защитными механизмами, предотвращающими разрастание области, несанкционированный доступ и опасные операции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous GitHub Issue Resolver Agent with guardrails. Use when the u…»

Autonomous GitHub Issue Resolver Agent with guardrails. Use when the user wants to discover, analyze, and fix open issues in GitHub repositories. Triggers on requests like "fix GitHub issues", "resolve issues in repo", "work on GitHub bugs", or when the user provides a GitHub repository URL and asks for issue resolution. Supports the full workflow from issue discovery to PR submission with safety guardrails preventing scope creep, unauthorized access, and dangerous operations.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 11 файлов тело ≈ 1 497 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автономный агент для решения проблем GitHub с защитными механизмами.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 11. 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1497 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.