SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD pension-guide

Навык пенсионного обеспечения/планирования на старость. Маршрутизация 9 намерений (Национальная пенсия ~ Руководство для начинающих), расчет ожидаемой суммы получения национальной пенсии + сравнение налоговых льгот IRP/пенсионного сбережения + симулятор обратного расчета пенсионных накоплений. Триггеры: «национальная пенсия», «ожидаемая сумма получения», «пенсионные сбережения», «IRP», «выходное пособие», «подготовка к старости», «план выхода на пенсию», «базовая пенсия», «FIRE», «Pension Guide».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«연금/노후설계 스킬. 9개 인텐트 라우팅(National Pension~Beginner Guide), 국민연금 예상 수령액 계…»

연금/노후설계 스킬. 9개 인텐트 라우팅(National Pension~Beginner Guide), 국민연금 예상 수령액 계산 + IRP/연금저축 절세 비교 + 노후 자금 역산 시뮬레이터. 트리거: "국민연금", "예상 수령액", "연금저축", "IRP", "퇴직금", "노후 준비", "은퇴 계획", "기초연금", "FIRE", "Pension Guide"

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 338 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Навык пенсионного обеспечения/планирования на старость.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникФинансытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "connectors"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 338 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.