SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC incident-response-smart-fix

[Расширенное мышление: этот рабочий процесс реализует сложный конвейер отладки и разрешения, который использует инструменты отладки с помощью ИИ и платформы наблюдаемости для систематической диагностики и разрешения проблем.]

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«[Extended thinking: This workflow implements a sophisticated debugging…»

[Extended thinking: This workflow implements a sophisticated debugging and resolution pipeline that leverages AI-assisted debugging tools and observability platforms to systematically diagnose and res

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 764 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

[Расширенное мышление: этот рабочий процесс реализует сложный конвейер отладки и разрешения, который использует инструменты отладки с помощью ИИ и платформы…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураРазработкатип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/implementation-playbook.md:659
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      5. **Phase 4b**: security-auditor performs penetration testing

    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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 9, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 764 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.