SKILLEMALL.ai

AB check-pr

Проверяет pull request (или merge request, или отложенный список изменений) в GitHub, GitLab или Perforce (p4) на наличие неурегулированных комментариев к обзору, неуспешных проверок статуса и неполных описаний PR. Ожидает завершения ожидающих проверок, категоризирует проблемы как применимые или информационные, и опционально исправляет и разрешает их. Используйте, когда пользователь хочет проверить PR/MR/CL, отреагировать на отзывы обзора или подготовить изменение к отправке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Checks a GitHub, GitLab, or Perforce (p4) pull request (or merge reque…»

Checks a GitHub, GitLab, or Perforce (p4) pull request (or merge request, or shelved changelist) for unresolved review comments, failing status checks, and incomplete PR descriptions. Waits for pending checks to complete, categorizes issues as actionable or informational, and optionally fixes and resolves them. Use when the user wants to check a PR/MR/CL, address review feedback, or prepare a change for submission.

onyx-dot-app/onyx Agent Skills автор: onyx-dot-app NOASSERTION 3 файла тело ≈ 2 144 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Проверяет pull request (или merge request, или отложенный список изменений) в GitHub, GitLab или Perforce (p4) на наличие неурегулированных комментариев к…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторGitHubGitLabРазработкаДанные и аналитикатип 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
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
Шаги вес 15
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: check-pr (Lord1Egypt/RA-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: 3. 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

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 7
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2144 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

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