SKILLEMALL.ai

BD ci-e2e-time-tune

Настройте буквальные значения `register_cuda_ci(est_time=...)` в `tests/e2e` из полных логов GitHub Actions, полученных с помощью `ci-fetch-log`. Используйте, когда вас просят откалибровать оценки времени E2E, создать CSV-файл времени выполнения на основе доказательств или внести только оценочные изменения. Агрегируйте пройденные выборки по файлу теста, примените коэффициент безопасности 1,25 с обязательным округлением вверх до ближайшего интервала и никогда не фиксируйте или не отправляйте изменения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tune literal `register_cuda_ci(est_time=...)` values in `tests/e2e` fr…»

Tune literal `register_cuda_ci(est_time=...)` values in `tests/e2e` from complete GitHub Actions logs produced by `ci-fetch-log`. Use when asked to calibrate E2E timing estimates, produce an evidence-backed runtime CSV, or apply estimate-only changes. Aggregate passed samples by test file, apply a 1.25 safety factor with mandatory upward bucket rounding, and never commit or push changes.

radixark/miles Agent Skills автор: radixark 1 файл тело ≈ 2 048 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Настройте буквальные значения registercudaci(esttime=...) в tests/e2e из полных логов GitHub Actions, полученных с помощью ci-fetch-log. Используйте, когда…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../ci-fetch-log/SKILL.md

ГенераторGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../ci-fetch-log/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../ci-fetch-log/SKILL.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 40): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../ci-fetch-log/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../ci-fetch-log/SKILL.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2048 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.