SKILLEMALL.ai

AB year-in-review

Проведите честный личный обзор года и определите направление на следующий год — успехи, неудачи, аудит энергии и одна тема, а не список resolução, который умрет в феврале. Используйте, когда вас просят провести личный обзор года, ежегодное размышление, поразмыслить над прошлым годом или спланировать следующий год. Предоставляет структурированную ретроспективу (что сработало, что нет, что вы узнали), аудит энергии того, что давало энергию, а что истощало вас, честные неудачи и одну тему с несколькими конкретными обязательствами. Личное, не корпоративное.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run an honest personal year-in-review and set next year's direction —…»

Run an honest personal year-in-review and set next year's direction — wins, misses, an energy audit, and one theme, not a resolution list that dies in February. Use when asked for a personal year in review, a yearly reflection, to reflect on the past year, or plan next year. Produces the structured retrospective (what worked, what didn't, what you learned), an energy audit of what gave vs. drained you, the honest misses, and a single theme with a few concrete commitments. Personal, not corporate.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 848 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Проведите честный личный обзор года и определите направление на следующий год — успехи, неудачи, аудит энергии и одна тема, а не список resolução, который…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторОперации и проектытип 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
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 67/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 848 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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