SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB agent-planner

Навык агента для planner — вызов с помощью $agent-planner.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent skill for planner - invoke with $agent-planner…»

Agent skill for planner - invoke with $agent-planner

Разбор skillemall

Скилл обещает встроить в агента функцию планирования задач — вызывается через $agent-planner. В файлах одна инструкция на 1150 токенов, критических ошибок нет, ссылки целые.

Качество оценено в 72 балла из 100: процесс получил 70. Модель не запускалась, песочница не проверяла. На платформах работает широко — от Claude до DeepSeek. Безопасность чистая, но реальное поведение неизвестно.

Для базового планирования сойдёт, если вы не ожидаете чудес. Ставить можно, но результат зависит от того, насколько точно описана логика в единственном файле.

ruvnet/claude-flow Agent Skills автор: ruvnet MIT 1 файл тело ≈ 1 150 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Навык агента для planner — вызов с помощью $agent-planner.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 70/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1150 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)
  • +3Длина description 52: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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