SKILLEMALL.ai

AB tech-radar

Создайте технологический радар для инженерной команды, категоризируя технологии по квадрантам Adopt/Trial/Assess/Hold в соответствии с форматом ThoughtWorks Tech Radar. Используйте, когда вас просят создать технологический радар, оценить технологический ландшафт команды, категоризировать инструменты и фреймворки или установить технологическую стратегию. Создает полный технологический радар с таблицами квадрантов, обоснованиями для каждого элемента, путем принятия решений и руководством по процессу обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a technology radar for an engineering team, categorizing technol…»

Build a technology radar for an engineering team, categorizing technologies into Adopt/Trial/Assess/Hold quadrants following the ThoughtWorks Tech Radar format. Use when asked to create a tech radar, evaluate the team's technology landscape, categorize tools and frameworks, or establish a technology strategy. Produces a full tech radar with quadrant tables, individual blip rationales, a decision trail, and a maintenance process guide.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 3 155 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Создайте технологический радар для инженерной команды, категоризируя технологии по квадрантам Adopt/Trial/Assess/Hold в соответствии с форматом ThoughtWorks…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 72/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 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: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3155 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.