SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC glab-mcp

Работа с сервером Model Context Protocol (MCP) для интеграции с ИИ-ассистентами. Предоставляет функции GitLab в качестве инструментов для ИИ-ассистентов (таких как Claude Code) для взаимодействия с проектами, задачами, запросами на слияние и конвейерами. Используйте при интеграции ИИ-ассистентов с GitLab или при работе с серверами MCP. Запускается по запросу MCP, Model Context Protocol, интеграции ИИ-ассистентов, glab mcp serve.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Work with Model Context Protocol (MCP) server for AI assistant integra…»

Work with Model Context Protocol (MCP) server for AI assistant integration. Exposes GitLab features as tools for AI assistants (like Claude Code) to interact with projects, issues, merge requests, and pipelines. Use when integrating AI assistants with GitLab or working with MCP servers. Triggers on MCP, Model Context Protocol, AI assistant integration, glab mcp serve.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 626 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Работа с сервером Model Context Protocol (MCP) для интеграции с ИИ-ассистентами.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияGitLabИИ 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. 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 53/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 626 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.