SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD add-model-descriptions

Добавьте описания для новых моделей из роутера HuggingFace в конфигурацию chat-ui. Используйте, когда новые модели появляются в роутере и нужно добавить описания в prod.yaml и dev.yaml. Активируется по запросам вроде "добавить описания новых моделей", "обновить модели из роутера", "синхронизировать модели" или при явном вызове /add-model-descriptions.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui…»

Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions added to prod.yaml and dev.yaml. Triggers on requests like "add new model descriptions", "update models from router", "sync models", or when explicitly invoking /add-model-descriptions.

ruvnet/claude-flow Agent Skills автор: ruvnet MIT 1 файл тело ≈ 503 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Добавьте описания для новых моделей из роутера HuggingFace в конфигурацию chat-ui.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаИИ 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 503 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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.