SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC prepare-mcp-integration

Подготовка интеграций MCP/поставщиков посредством цитируемых исследований, PR контента, точного утверждения человеком и одного управляемого PR коннектора Paperclip для каждого утвержденного соединения. Используйте для исследований и доставки новых интеграций; не для разового кодирования коннекторов, которое обходит плейбуки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare MCP/vendor integrations through cited research, a content PR,…»

Prepare MCP/vendor integrations through cited research, a content PR, exact-revision human approval, and one governed Paperclip connector PR per approved connection. Use for new integration research and delivery; not for ad hoc connector coding that bypasses the playbooks.

paperclipai/paperclip Agent Skills автор: paperclipai MIT 2 файла тело ≈ 2 953 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Подготовка интеграций MCP/поставщиков посредством цитируемых исследований, PR контента, точного утверждения человеком и одного управляемого PR коннектора…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "key"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "recommendedForRoles"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 56, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2953 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.