SKILLEMALL.ai

AB the-strong-no

Найдите реальную причину НЕ делать захватывающую вещь, на которую вы собираетесь согласиться — честный аргумент против, прежде чем азарт увлечет вас. Используйте, когда вас спрашивают, отговори меня от этого, действительно ли мне стоит это делать, каковы аргументы против, или я в восторге, но это ошибка. Предоставляет самый сильный честный аргумент против этого, предвзятости энтузиазма, затуманивающие ваше суждение, конкретные условия, при которых это плохая идея для вас, и четкое понимание того, действительно ли сильное «нет» побеждает — защищая вас от планов, которые кажутся отличными, а заканчиваются плохо.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find the real reason to NOT do the exciting thing you're about to comm…»

Find the real reason to NOT do the exciting thing you're about to commit to — the honest case against, before the excitement carries you in. Use when asked talk me out of this, should I really do this, what's the case against, or I'm excited but is this a mistake. Produces the strongest honest argument for not doing it, the excitement biases clouding your judgment, the specific conditions under which this is a bad idea for you, and a clear read on whether the strong no actually wins — protecting you from the plans that feel great and end badly.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 839 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Найдите реальную причину НЕ делать захватывающую вещь, на которую вы собираетесь согласиться — честный аргумент против, прежде чем азарт увлечет вас.

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

Генератортип 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
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: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 839 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 550 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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