SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC readme

Когда пользователь хочет создать или обновить файл README.md для проекта. Также используйте, когда пользователь говорит «написать readme», «создать readme», «документировать этот проект», «документация проекта» или просит помощи с README.md. Этот навык создает невероятно подробную документацию, охватывающую локальную настройку, архитектуру и развертывание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to create or update a README.md file for a project…»

When the user wants to create or update a README.md file for a project. Also use when the user says 'write readme,' 'create readme,' 'document this project,' 'project documentation,' or asks for help with README.md. This skill creates absurdly thorough documentation covering local setup, architecture, and deployment.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 4 781 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Когда пользователь хочет создать или обновить файл README.md для проекта. Также используйте, когда пользователь говорит «написать readme», «создать readme»…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторDockerPostgreSQLGitHubKubernetesТексты и документыИнфраструктуратип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:183
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 56, расплывчатых формулировок: 7
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4781 токенов
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.