SKILLEMALL.ai

AB gratitude-practice

Настройте практику благодарности, которая продлится дольше первой недели — конкретный формат, реалистичную периодичность и подсказки, избегающие ловушки токсичного позитива. Используйте, когда просят начать практику благодарности, помочь с дневником благодарности, как стать более благодарным, или рутину благодарности, которая работает. Создает конкретный формат (что писать, сколько, насколько подробно), якорь и периодичность, разнообразие, чтобы не надоедало, и честную заметку о том, что благодарность дополняет — но никогда не отрицает — реальные трудности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up a gratitude practice that survives past week one — a specific f…»

Set up a gratitude practice that survives past week one — a specific format, a realistic cadence, and prompts that avoid the toxic-positivity trap. Use when asked to start a gratitude practice, gratitude journal help, how to be more grateful, or a gratitude routine that sticks. Produces a concrete format (what to write, how many, how specific), an anchor and cadence, variety so it doesn't go stale, and an honest note that gratitude complements — never denies — real difficulty.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 875 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Настройте практику благодарности, которая продлится дольше первой недели — конкретный формат, реалистичную периодичность и подсказки, избегающие ловушки…

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

ПроцедураЛичная продуктивностьИИ и агентытип 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: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 875 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 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.