SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC save-usage

Автоматическое определение сложности задач для моделей OpenAI oAuth (gpt-5.1-codex-mini + gpt-5.3-codex). Направляйте только безопасные/незначительные задачи в gpt-5.1-codex-mini. Используйте gpt-5.3-codex для всего, что выполняется, неопределенно или имеет высокое влияние. ПРАВИЛА: Сначала классифицируйте. Модель по умолчанию: gpt-5.3-codex. Используйте gpt-5.1-codex-mini ТОЛЬКО для безопасной сортировки/суммирования/извлечения/переформатирования/дедупликации/черновиков промптов/вопросов и ответов, не требующих выполнения. НИКОГДА не используйте mini для безопасности, аутентификации, секретов, архитектуры, миграций, рефакторинга существующего кода, контрактов интеграции, сопоставления схем, упорядочивания/идемпотентности/повторных попыток, изменений кода, выполнения инструментов или решений, которые трудно отменить. Обоснование: начинайте с НИЗКОГО уровня для mini. Для 5.3-codex используйте по умолчанию НИЗКИЙ/СРЕДНИЙ; повышайте до ВЫСОКОГО/ОЧЕНЬ ВЫСОКОГО, когда истинны 2+ условия: трудно отменить, затрагивает 2+ домена (инфраструктура/данные/безопасность/операции/стоимость), тонкие/дорогостоящие режимы отказа, рассуждения с длинной цепочкой зависимостей. НЕМЕДЛЕННО повышайте до gpt-5.3-codex, если: вывод будет выполнен (инструменты/код), неоднозначность остается после 1 прохода, обнаружены противоречия или требования являются многокритериальными/структурированными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-detect task complexity for OpenAI oAuth models (gpt-5.1-codex-min…»

Auto-detect task complexity for OpenAI oAuth models (gpt-5.1-codex-mini + gpt-5.3-codex). Route only safe/negligible tasks to gpt-5.1-codex-mini. Use gpt-5.3-codex for anything executed, uncertain, or high-impact. RULES: Classify first. Default model: gpt-5.3-codex. Use gpt-5.1-codex-mini ONLY for safe triage/summarize/extract/reformat/dedupe/prompt-drafts/non-executable Q&A. NEVER use mini for security, auth, secrets, architecture, migrations, brownfield refactors, integration contracts, schema mapping, ordering/idempotency/retries, code changes, tool runs, or decisions that are hard to reverse. Reasoning: start LOW for mini. For 5.3-codex use LOW/MEDIUM by default; escalate to HIGH/EXTRA HIGH when 2+ are true: hard to reverse, affects 2+ domains (infra/data/security/ops/cost), subtle/expensive failure modes, long dependency-chain reasoning. ESCALATE immediately to gpt-5.3-codex if any: output will be executed (tools/code), ambiguity remains after 1 pass, contradictions found, or requirements are multi-constraint/structured output.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 054 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматическое определение сложности задач для моделей OpenAI oAuth (gpt-5.1-codex-mini + gpt-5.3-codex). Направляйте только безопасные/незначительные задачи…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаИИ 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

  1. Сократите description до 1024 символов.
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

  • ошибка description-long description 1048 символов, лимит 1024

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1054 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +3Длина description 1048: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.