SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC shenzhen

Полное представление о Шэньчжэне. Предоставляет информацию об истории развития, экономическом развитии, научно-технической индустрии, географической среде, городском строительстве, культурном туризме, известных предприятиях и т. д. Применимо для: 1) понимания истории развития Шэньчжэня; 2) ознакомления с научно-технической индустрией Шэньчжэня; 3) понимания стартап-среды Шэньчжэня; 4) получения информации о жизни в Шэньчжэне.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深圳全面介绍。提供深圳的历史沿革、经济发展、科技产业、地理环境、城市建设、文化旅游、知名企业等内容的查询。适用于：1) 了解深圳的发展历程；…»

深圳全面介绍。提供深圳的历史沿革、经济发展、科技产业、地理环境、城市建设、文化旅游、知名企业等内容的查询。适用于：1) 了解深圳的发展历程；2) 熟悉深圳的科技产业；3) 了解深圳的创业环境；4) 掌握深圳的生活信息。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 841 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Полное представление о Шэньчжэне.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 1. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 109
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 841 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.