SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC prompt-library-curator

Подборка библиотек промптов по нескольким категориям на английском/испанском языках с базовым/профессиональным уровнями и экспорт в Markdown/JSON/CSV. Используйте, когда пользователи хотят получить пакеты промптов, каталоги промптов или многоразовые шаблоны промптов по популярным категориям (маркетинг, продажи, разработка, дизайн, SEO, продуктивность, HR, финансы). Включите примечание с просьбой о добавлении новых категорий или улучшений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Curate multi-category prompt libraries in EN/ES with basic/pro levels…»

Curate multi-category prompt libraries in EN/ES with basic/pro levels and export in Markdown/JSON/CSV. Use when users want prompt packs, prompt catalogs, or reusable prompt templates across popular categories (marketing, sales, dev, design, SEO, productivity, HR, finance). Include a note to request more categories or improvements.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 209 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Подборка библиотек промптов по нескольким категориям на английском/испанском языках с базовым/профессиональным уровнями и экспорт в Markdown/JSON/CSV.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентытип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
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

    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 62/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 209 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 332 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.