SKILLEMALL.ai

BB asc-subscription-localization

Массово локализуйте отображаемые имена подписок, групп подписок и встроенных покупок для локалей App Store с помощью asc, включая ресурсы v2, связанные с версиями API 4.4.1. Используйте при заполнении или обновлении названий и описаний подписок/встроенных покупок без использования пользовательского интерфейса App Store Connect.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulk-localize subscription, subscription-group, and in-app purchase di…»

Bulk-localize subscription, subscription-group, and in-app purchase display names across App Store locales using asc, including API 4.4.1 version-scoped v2 resources. Use when filling or updating subscription/IAP names and descriptions without App Store Connect UI work.

Разбор skillemall

Скилл автоматизирует локализацию названий подписок и покупок в App Store Connect через CLI, работает с API 4.4.1 и охватывает все локали. В файлах нашли одну инструкцию без критических ошибок — оценка качества 84 из 100. Процесс скилла набрал 69 баллов, что намекает на недостаток деталей в документации или примерах.

Для тех, кто заливает подписки в App Store вручную через UI, это экономит время на повторяющихся переводах. Работает на всех популярных платформах и ИИ-агентах. Ставить стоит, если вы готовы разбираться с CLI и API — скилл не требует переделки, но и не даст волшебной кнопки.

rorkai/app-store-connect-cli-skills Agent Skills автор: rorkai 1 файл тело ≈ 2 625 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Массово локализуйте отображаемые имена подписок, групп подписок и встроенных покупок для локалей App Store с помощью asc, включая ресурсы v2, связанные с…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2625 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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 270 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.