AB asc-release-flow
Управляйте релизами App Store с помощью asc, включая подготовку версии, загрузку или сборку артефакта, публикацию и отправку на проверку. Используйте, когда пользователь хочет подготовить или выполнить релиз. Оставьте подготовку элементов Game Center в этом навыке; передавайте другие сбои готовности, зависшие отправки, отмену и решения о повторной попытке в asc-submission-health.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate App Store releases with asc, including staging a version,…»
Orchestrate App Store releases with asc, including staging a version, uploading or building an artifact, publishing, and submitting for review. Use when the user wants to prepare or execute a release. Keep Game Center item preparation in this skill; route other readiness failures, stuck submissions, cancellation, and retry decisions to asc-submission-health.
Скилл оркестрирует релизы в App Store: подготавливает версию, загружает артефакт, публикует и отправляет на ревью. В описании заявлены staging, upload/build, publishing и submission — все четыре этапа в одном месте.
Проверки показали оценку A с качеством 88 и safety 100. Критических багов нет, линтер молчит. Файлов два, токенов 1928 — разумный объём для оркестратора. Вот только process_score 68 — это означает, что сам процесс выполнения команд не блокировался, но и не засияет скоростью. Game Center подготовка остаётся здесь, остальные проблемы (stuck submissions, отмены, retry) уходят в asc-submission-health.
Поддерживает кучу платформ: Claude, Cursor, Copilot, DeepSeek и ещё восемь. Ставить можно — качество документировано, безопасность в порядке, разделение ответственности с соседним скиллом понятно.
Управляйте релизами App Store с помощью asc, включая подготовку версии, загрузку или сборку артефакта, публикацию и отправку на проверку.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1928 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.