SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD Claude Skills 开发框架架构指导手册

Этот фреймворк построен на основе функции использования инструментов (навыков) Anthropic Claude и предназначен для предоставления стартового комплекта для разработки, который позволяет вызывать различные базовые инструменты с помощью чата на естественном языке. Фреймворк следует принципам высокой связности и низкой связанности, позволяя разработчикам сосредоточиться на написании самих «навыков» (Skill), не вдаваясь в сложные логики контекста диалога LLM, обнаружения инструментов и выполнения функций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本框架基于 Anthropic Claude 的 Tool Use (Skills) 特性构建，旨在提供一个通过自然语言聊天即可调用各类底层…»

本框架基于 Anthropic Claude 的 Tool Use (Skills) 特性构建，旨在提供一个通过自然语言聊天即可调用各类底层工具的开发脚手架。 框架遵循高内聚、低耦合的设计原则，使开发者能够专注于“技能（Skill）”本身的编写，而无需过度关心 LLM 对话上下文、工具发现与函数执行的复杂逻辑。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 172 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Этот фреймворк построен на основе функции использования инструментов (навыков) Anthropic Claude и предназначен для предоставления стартового комплекта для…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

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

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Claude Skills 开发框架架构指导手册) не совпадает с папкой (testhy)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 172 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.