SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC corp-doctor

Используйте при настройке, ремонте, создании нового отдела или маршрутизации задач для операционного цикла Personal Corp: файлы штаб-квартиры и правила агентов, рабочий процесс GitHub issues, карта владельцев corp-*, репозитории отделов или определение того, к какому репозиторию относится задача. Триггеры: "corp doctor", "почини контур", "заведи отдел", "куда положить задачу", "настрой штаб", "проверь операционку". Заменяет corp-init, corp-new и task-routing.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a Personal Corp operating loop needs setup, repair, a new dep…»

Use when a Personal Corp operating loop needs setup, repair, a new department, or task routing: HQ files and agent rules, GitHub issue workflow, corp-* owner map, department repositories, or deciding which repo an issue belongs to. Triggers: "corp doctor", "почини контур", "заведи отдел", "куда положить задачу", "настрой штаб", "проверь операционку". Replaces corp-init, corp-new and task-routing.

serejaris/personal-corp-os Agent Skills автор: serejaris MIT 3 файла тело ≈ 2 100 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте при настройке, ремонте, создании нового отдела или маршрутизации задач для операционного цикла Personal Corp: файлы штаб-квартиры и правила…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ 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%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2100 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.