SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD n8n Automation — Build & Deliver Workflows Fast

Создавайте, настраивайте и доставляйте рабочие процессы n8n, используя нашу библиотеку из 2061 шаблона. Ссылка: /projects/n8n-workflows/ — просмотр по папкам интеграций. Наш экземпляр n8n: localhost:5678 (требуется fnm use ...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, customize, and deliver n8n workflows using our 2,061-template l…»

Build, customize, and deliver n8n workflows using our 2,061-template library. Reference: /projects/n8n-workflows/ — browse by integration folder. Our n8n instance: localhost:5678 (requires fnm use ...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 097 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте, настраивайте и доставляйте рабочие процессы n8n, используя нашу библиотеку из 2061 шаблона.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураZapierSlackShopifyИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:221
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      eval "$(fnm env)" && fnm use 22 && nohup n8n start > /tmp/n8n.log 2>&1 &

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

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (n8n Automation — Build & Deliver Workflows Fast) не совпадает с папкой (reef-n8n-automation)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2097 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.