SKILLEMALL.ai

AB shift-schedule-builder

Составление графика смен сотрудников, который соответствует загрузке и целевым показателям затрат на рабочую силу. Используйте, когда вас просят составить график смен, спланировать расписание для ресторана/розничной торговли/сменной команды или сбалансировать затраты на рабочую силу с обслуживанием. Предоставляет план покрытия по временным интервалам в соответствии с прогнозируемой загрузкой, назначения по ролям, прогнозируемые затраты на рабочую силу по сравнению с целевыми показателями, а также гарантии справедливости/соответствия (отдых между сменами, сверхурочные, доступность).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a staff shift schedule that matches coverage to demand while hit…»

Build a staff shift schedule that matches coverage to demand while hitting a labor-cost target. Use when asked to build a shift schedule, staff a rota, plan coverage for a restaurant/retail/shift-based team, or balance labor cost against service. Produces a day-part coverage plan mapped to forecast demand, role-by-role assignments, the projected labor cost vs. target, and the fairness/compliance guardrails (rest between shifts, overtime, availability).

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 568 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Составление графика смен сотрудников, который соответствует загрузке и целевым показателям затрат на рабочую силу.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикаБезопасностьтип 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
70/100
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 70/100

    • 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
    • 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: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 568 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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