SKILLEMALL.ai

AB promoter-scan

Найдите запросы, которые вы постоянно отправляете своему AI-ассистенту, сканируя транскрипты Claude Code и экспорты claude.ai, группируя их по намерениям и ранжируя каждый повторяющийся шаблон по его пригодности для превращения в многоразовый навык. Используйте, когда вас просят: "Что я постоянно спрашиваю?", "Просканируй мои транскрипты", "Найди повторяющиеся запросы", "Какие из моих запросов должны стать навыками?" или для начала цикла продвижения. Создает ранжированный отчет о повторяющихся шаблонах с указанием частоты, обезличенных примеров запросов, вариаций между ними и оценки пригодности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find the requests you keep making to your AI assistant by scanning Cla…»

Find the requests you keep making to your AI assistant by scanning Claude Code transcripts and claude.ai exports, clustering them by intent, and ranking each recurring pattern by how promotable it is into a reusable skill. Use when asked what do I keep asking for, scan my transcripts, find repeated prompts, which of my prompts should become skills, or to start the promote loop. Produces a ranked report of recurring patterns with frequency, redacted example prompts, the variation between them, and a promotability score.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 171 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Найдите запросы, которые вы постоянно отправляете своему AI-ассистенту, сканируя транскрипты Claude Code и экспорты claude.ai, группируя их по намерениям и…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: promoter-scan (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: 2. 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 75/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1171 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 524 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.