SKILLEMALL.ai

AD n8n-builder

Эксперт по созданию рабочих процессов n8n, который создает, развертывает и управляет рабочими процессами n8n программно через REST API n8n. Используйте, когда вас просят создать рабочие процессы n8n, автоматизировать задачи n8n, создавать автоматизации, проектировать конвейеры рабочих процессов, подключать сервисы через n8n или управлять существующими рабочими процессами n8n. Обрабатывает потоки веб-перехватчиков, запланированные задачи, ИИ-агентов, синхронизацию баз данных, условную логику, обработку ошибок и любую конфигурацию узлов n8n.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert n8n workflow builder that creates, deploys, and manages n8n wor…»

Expert n8n workflow builder that creates, deploys, and manages n8n workflows programmatically via the n8n REST API. Use when asked to create n8n workflows, automate n8n tasks, build automations, design workflow pipelines, connect services via n8n, or manage existing n8n workflows. Handles webhook flows, scheduled tasks, AI agents, database syncs, conditional logic, error handling, and any n8n node configuration.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 803 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Эксперт по созданию рабочих процессов n8n, который создает, развертывает и управляет рабочими процессами n8n программно через REST API n8n.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураZapierИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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: 4. 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 803 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.