SKILLEMALL.ai

AC subagent-orchestration

Правильно распределяйте работу между параллельными субагентами — нарезка задач, позволяющая избежать конфликтов, отдельные брифинги и интеграция результатов, выявляющая противоречия. Используйте, когда работу можно реально распараллелить (исследовательские ответвления, изменения в нескольких файлах, независимые анализы), когда решаете, делегировать или сделать самому, или когда предыдущие запуски с несколькими агентами приводили к конфликтам и дублированию усилий. Создает план оркестрации: параллельное/последовательное разделение, брифинги для каждого агента и протокол интеграции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decompose work across parallel subagents properly — task slicing that…»

Decompose work across parallel subagents properly — task slicing that avoids collisions, briefs that stand alone, and result integration that catches contradictions. Use when work can genuinely parallelise (research fan-outs, multi-file changes, independent analyses), when deciding whether to delegate or do it yourself, or when past multi-agent runs produced conflicts and duplicated effort. Produces an orchestration plan: the parallel/sequential split, per-agent briefs, and the integration protocol.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 029 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Правильно распределяйте работу между параллельными субагентами — нарезка задач, позволяющая избежать конфликтов, отдельные брифинги и интеграция результатов…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: subagent-orchestration (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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1029 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 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.