SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB let-me-know

Уведомляйте пользователя перед началом любой длительной задачи и держите его в курсе. Используйте, когда задача займет заметное время (> 2-3 минуты). Отправьте стартовое сообщение, запланируйте обновление каждые 5 минут и отправьте сообщение о завершении сразу после выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Notify the user before starting any long-running task and keep them up…»

Notify the user before starting any long-running task and keep them updated. Use when a task will take noticeable time (>2-3 minutes). Send a start message, schedule a 5‑minute heartbeat update, and send a completion message immediately when done.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 779 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Уведомляйте пользователя перед началом любой длительной задачи и держите его в курсе.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 779 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 247 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.