SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ogt-docs-create-task

Создавайте и управляйте документами с задачами в рабочем процессе docs/todo/. Используйте при создании новых задач, обновлении статуса задач или перемещении задач между этапами рабочего процесса. Обеспечивает полное управление жизненным циклом задач с проверкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and manage task documents in the docs/todo/ workflow. Use when…»

Create and manage task documents in the docs/todo/ workflow. Use when creating new tasks, updating task status, or moving tasks between workflow stages. Provides complete task lifecycle management with verification.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 5 340 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте и управляйте документами с задачами в рабочем процессе docs/todo/.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubТексты 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5340 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5340 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 24. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 71 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (54 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.