SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC asc-workflow

Определяйте, проверяйте, запускайте, возобновляйте и аудируйте локальные многошаговые автоматизации в репозитории с помощью текущих `asc workflow` и `.asc/workflow.json`, включая выходные данные шагов и безопасные рабочие процессы релиза/TestFlight.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Define, validate, run, resume, and audit repo-local multi-step automat…»

Define, validate, run, resume, and audit repo-local multi-step automations with current `asc workflow` and `.asc/workflow.json`, including step outputs and safe release/TestFlight workflows.

Разбор skillemall

Скилл обещает управление многошаговыми автоматизациями через `asc workflow` и конфиг `.asc/workflow.json` — валидация, запуск, возобновление, аудит и развёртывание на TestFlight. Один файл, никаких скриптов. На моделях не запускался, в песочнице не проверялся. Оценки: качество 72, процесс 52 — средненько. Два средних/низких замечания, критических нет.

Скилл работает на всех популярных платформах. Для тех, кто уже в экосистеме App Store Connect и готов к экспериментам с локальными воркфлоу, можно попробовать. Но без реального теста на моделях и песочнице это ставка вслепую.

rorkai/app-store-connect-cli-skills Agent Skills автор: rorkai 1 файл тело ≈ 1 668 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Определяйте, проверяйте, запускайте, возобновляйте и аудируйте локальные многошаговые автоматизации в репозитории с помощью текущих asc workflow и…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкатип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:58
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    asc workflow run release --resume "rele…eef"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:221
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    asc workflow run release --resume "rele…eef"
    в кавычках

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1668 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.