SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF verify-optimistic-update

Проверьте, что интерфейс, обновляющийся до ответа сервера, восстанавливает прежнее состояние и сообщает об ошибке при неудачном запросе, а при успешном — сохраняет изменения. Используйте, когда лайк, переключение, переименование, изменение порядка, добавление в корзину обновляются мгновенно, когда было добавлено или изменено оптимистичное обновление, или когда пользователь сообщает об изменении, которое «сохранилось», но исчезло после перезагрузки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prove a UI that updates before the server answers puts things back and…»

Prove a UI that updates before the server answers puts things back and says so when the request fails, and keeps the change when it succeeds. Use when a like, toggle, rename, reorder, delete or add-to-cart updates instantly, when an optimistic update was added or changed, or when a user reports a change that "saved" but was gone after a reload.

reticlehq/reticle Agent Skills автор: reticlehq NOASSERTION 1 файл тело ≈ 1 175 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Проверьте, что интерфейс, обновляющийся до ответа сервера, восстанавливает прежнее состояние и сообщает об ошибке при неудачном запросе, а при успешном —…

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторДанные 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1175 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.