SKILLEMALL.ai

BB meeting-prep

Подготовьтесь к встрече (кто на ней будет, что последнее обсуждалось с ними, что вы им должны и чего хотите от них) в виде одностраничного брифинга. Используйте, когда пользователь просит подготовиться к встрече, звонку или визиту; триггер может запускать это перед каждой встречей с клиентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare for a meeting (who is in it, what was last said with them, wha…»

Prepare for a meeting (who is in it, what was last said with them, what the user owes them and wants from them) as a one-page brief. Use when the user asks to prepare for or get ready for a meeting, a call or a visit; a trigger can run it before every meeting with a client.

Разбор skillemall

Скилл обещает собрать перед встречей одну страницу: кто придёт, что говорили в последний раз, что вы должны контрагенту и что хотите получить. Срабатывает по команде или автоматически перед каждой встречей с клиентом.

Файл один, скриптов нет, текста 565 токенов. Проверки нашли только мелочи: качество 79 баллов, процесс 65. Критических проблем нет, ссылки на месте. Модели не прогоняли, песочницу не трогали.

Делает ровно то, что обещает: вытягивает контекст и упаковывает в брифинг. Работает на восьми платформах, включая Claude и Cursor. Ставить можно — скилл простой, без подвохов.

nano-muse/nanoMuse Agent Skills автор: nano-muse 1 файл тело ≈ 565 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

Подготовьтесь к встрече (кто на ней будет, что последнее обсуждалось с ними, что вы им должны и чего хотите от них) в виде одностраничного брифинга.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураЛичная продуктивностьДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "channel"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 565 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.