SKILLEMALL.ai

BC asc-build-lifecycle

Отслеживайте обработку сборок, находите последние сборки и очищайте старые сборки с помощью asc. Используйте при управлении сроком хранения сборок или ожидании обработки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track build processing, find latest builds, and clean up old builds wi…»

Track build processing, find latest builds, and clean up old builds with asc. Use when managing build retention or waiting on processing.

Разбор skillemall

Скилл обещает отслеживать обработку сборок в App Store Connect, искать последние билды и удалять старые через утилиту asc. Пригодится, если нужно управлять retention или ждать, пока сборка обработается.

В файле 446 токенов кода, критических ошибок нет. Оценка качества 80, но процесс-скор упал до 51 — видимо, инструкция неполная или команды не покрыты примерами. На моделях скилл не прогонялась, в песочнице не проверялась. Поддерживает почти все платформы, включая Claude и Cursor.

Ставить можно, если у вас уже установлена asc-cli и вы готовы разбираться с документацией самостоятельно. Для новичков в App Store Connect — рискованно.

rorkai/app-store-connect-cli-skills Agent Skills автор: rorkai 1 файл тело ≈ 446 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Отслеживайте обработку сборок, находите последние сборки и очищайте старые сборки с помощью asc.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 446 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.