SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF merge-docs

Сравните и объедините два документа по дизайну одной функции в единый источник достоверной информации. Используйте, когда у вас есть конкурирующие или дополняющие друг друга документы по дизайну/реализации (например, из разных этапов проектирования), которые необходимо свести в один унифицированный документ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compare and merge two design docs for the same feature into a single s…»

Compare and merge two design docs for the same feature into a single source of truth. Use when you have competing or complementary design/implementation docs (e.g. from separate design runs) that need reconciling into one unified document.

serpro69/claude-toolbox Agent Skills автор: serpro69 NOASSERTION 2 файла тело ≈ 237 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Сравните и объедините два документа по дизайну одной функции в единый источник достоверной информации.

Как процесс F 24/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: shared-capy-knowledge-protocol.md

СправочникЛичная продуктивностьФинансытип 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%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
24/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: shared-capy-knowledge-protocol.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: merge-docs (serpro69/claude-toolbox)

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: shared-capy-knowledge-protocol.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: shared-capy-knowledge-protocol.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): shared-capy-knowledge-protocol.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 237 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.