SKILLEMALL.ai

AB release-note-writer

Пишите сгруппированные, удобные для пользователя заметки о выпуске из истории git, вывода changelogithub, релизов GitHub, списков PR или необработанных журналов коммитов. Используйте, когда Codex должен преобразовать технические журналы изменений в заметки о выпуске только на английском языке для AIRI или аналогичных продуктов, включая основные моменты для конечных пользователей, заметки для разработчиков/API, заметки для внутренних инструментов, ориентированных на участников, заметки об обновлениях или обновления правил стиля после отзывов о формулировках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write grouped, user-friendly release notes from git history, changelog…»

Write grouped, user-friendly release notes from git history, changelogithub output, GitHub releases, PR lists, or raw commit logs. Use when Codex needs to turn technical changelogs into English-only release notes for AIRI or similar products, including end-user highlights, developer/API notes, contributor-facing internal tooling notes, upgrade notes, or follow-up style-rule updates after wording feedback.

moeru-ai/airi Agent Skills автор: moeru-ai MIT 2 файла тело ≈ 2 172 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Пишите сгруппированные, удобные для пользователя заметки о выпуске из истории git, вывода changelogithub, релизов GitHub, списков PR или необработанных…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGitHubРазработкаТексты и документыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2172 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.