SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB measure-dashboard-requirements

Определяет, на какие вопросы должен отвечать дашборд, и какие метрики, визуализации, фильтры и источники данных ему необходимы, чтобы команды данных создавали нечто, информирующее решения, а не просто отображающее цифры. Используйте при запросе дашборда или формализации ad-hoc отчетности. Для отслеживания событий, которые питают дашборд, вместо этого используйте measure-instrumentation-spec; сначала инструментируйте, затем визуализируйте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Specifies what questions a dashboard must answer and the metrics, visu…»

Specifies what questions a dashboard must answer and the metrics, visualizations, filters, and data sources it needs, so data teams build something that informs decisions rather than displaying numbers. Use when requesting a dashboard or formalizing ad-hoc reporting. For the event tracking that feeds the dashboard, use measure-instrumentation-spec instead; instrument first, visualize second.

product-on-purpose/pm-skills Agent Skills автор: product-on-purpose Apache-2.0 5 файлов тело ≈ 881 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Определяет, на какие вопросы должен отвечать дашборд, и какие метрики, визуализации, фильтры и источники данных ему необходимы, чтобы команды данных создавали…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикатип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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

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 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 881 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.