SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD Skill Deps Doctor

Кроссплатформенный инструмент для проверки зависимостей навыков — предварительная проверка отсутствующих бинарных файлов, несоответствий версий, системных библиотек, шрифтов CJK, среды выполнения Playwright/Chromium и зависимостей на уровне проекта. Используйте перед запуском навыков, чтобы предотвратить сбои зависимостей во время выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform skill dependency doctor — preflight check for missing b…»

Cross-platform skill dependency doctor — preflight check for missing binaries, version mismatches, system libraries, CJK fonts, Playwright/Chromium runtime, and project-level deps. Use before running skills to prevent late runtime dependency failures.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 934 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенный инструмент для проверки зависимостей навыков — предварительная проверка отсутствующих бинарных файлов, несоответствий версий, системных…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторPlaywrightДанные и аналитикатип 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%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 46/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Skill Deps Doctor) не совпадает с папкой (skill-deps-doctor)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 934 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.