SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA framework-migration-deps-upgrade

Вы эксперт по управлению зависимостями, специализирующийся на безопасном, инкрементальном обновлении зависимостей проекта. Планируйте и выполняйте обновления зависимостей с минимальным риском, надлежащим тестированием и четкими миграционными па

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are a dependency management expert specializing in safe, increment…»

You are a dependency management expert specializing in safe, incremental upgrades of project dependencies. Plan and execute dependency updates with minimal risk, proper testing, and clear migration pa

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 2 файла тело ≈ 539 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Вы эксперт по управлению зависимостями, специализирующийся на безопасном, инкрементальном обновлении зависимостей проекта.

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

Роль и тонДанные и аналитикатип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 3 местах: agentic-awesome-skills, agentic-awesome-skills, RA-Skills

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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
    • 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 539 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.