SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC eventa

Руководство по использованию @moeru/eventa — библиотеки событий, осведомленной о транспорте, обеспечивающей эргономичные потоки RPC и потоковой передачи. Используйте этот навык, когда пользователь импортирует из '@moeru/eventa', упоминает eventa, нуждается в межпроцессном/межпоточном обмене событиями (Electron IPC, Web Workers, WebSocket, BroadcastChannel, EventEmitter, EventTarget, Worker Threads), хочет определить типобезопасные события с шаблонами вызова RPC, нуждается в потоковой передаче RPC (server-streaming, client-streaming или двунаправленной), или спрашивает об абстракциях событий, не зависящих от транспорта. Также используйте, когда пользователь обсуждает альтернативы birpc или async-call-rpc.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide for using @moeru/eventa — a transport-aware event library poweri…»

Guide for using @moeru/eventa — a transport-aware event library powering ergonomic RPC and streaming flows. Use this skill whenever the user imports from '@moeru/eventa', mentions eventa, needs cross-process/cross-thread event communication (Electron IPC, Web Workers, WebSocket, BroadcastChannel, EventEmitter, EventTarget, Worker Threads), wants to define type-safe events with RPC invoke patterns, needs streaming RPC (server-streaming, client-streaming, or bidirectional), or asks about transport-agnostic event abstractions. Also use when the user discusses alternatives to birpc or async-call-rpc.

moeru-ai/airi Agent Skills автор: moeru-ai MIT 1 файл тело ≈ 2 175 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Руководство по использованию @moeru/eventa — библиотеки событий, осведомленной о транспорте, обеспечивающей эргономичные потоки RPC и потоковой передачи.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2175 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.