SKILLEMALL.ai

AB retro-analysis

Анализирует данные о поставках спринта и создает структурированный бриф для ретроспективы. Используйте, когда вас просят: «Проведи ретроспективу», «Проанализируй данные спринта», «Подготовь бриф для ретроспективы» или «Преврати метрики спринта в темы для обсуждения». Создает бриф для ретроспективы, основанный на данных, со статистикой выполнения, анализом закономерностей, предложениями «Начать/Прекратить/Продолжить» и одним конкретным экспериментом для следующего спринта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyses sprint delivery data and produces a structured retrospective…»

Analyses sprint delivery data and produces a structured retrospective brief. Use when asked to run a retrospective, analyse sprint data, prepare a retro brief, or turn sprint metrics into discussion prompts. Produces a data-grounded retrospective brief with completion stats, pattern analysis, Start/Stop/Continue prompts, and one concrete experiment for next sprint.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 4 файла тело ≈ 1 204 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Анализирует данные о поставках спринта и создает структурированный бриф для ретроспективы.

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

АнализаторОперации и проектытип 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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: retro-analysis (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: 4. 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: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1204 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

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