SKILLEMALL.ai

AB context-switch-recovery

Восстановите, где вы были и что делать дальше после прерывания, чтобы сбитая концентрация не стоила вам всей нити работы. Используйте, когда вас спрашивают, где я был, меня прервали и я потерял место, помогите мне продолжить или я забыл, чем занимался. Создает быструю реконструкцию состояния задачи из того, что вы помните (что вы сделали, над чем думали), следующее действие для возвращения к ней и привычку «хлебных крошек» на будущее — сокращая дорогостоящие затраты на повторное погружение, которые вызывают прерывания, особенно у людей с СДВГ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reconstruct where you were and what's next after an interruption, so a…»

Reconstruct where you were and what's next after an interruption, so a broken focus doesn't cost you the whole thread. Use when asked where was I, I got interrupted and lost my place, help me pick back up, or I forgot what I was doing. Produces a quick rebuild of the task's state from what you remember (what you'd done, what you were mid-thought on), the single next action to re-enter it, and a 'breadcrumb' habit for next time — cutting the expensive re-immersion cost that interruptions inflict, especially on ADHD brains.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 821 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Восстановите, где вы были и что делать дальше после прерывания, чтобы сбитая концентрация не стоила вам всей нити работы.

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

ГенераторЛичная продуктивностьтип 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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: context-switch-recovery (mohitagw15856/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: 2, 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: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 821 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 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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