SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF tune-monitor

Анализирует монитор Монте-Карло и рекомендует изменения конфигурации для уменьшения шума оповещений. Поддерживает мониторы метрик, пользовательских SQL, валидации и таблиц. Извлекает отчет, выявляет закономерности и предлагает настройку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a Monte Carlo monitor and recommend config changes to reduce a…»

Analyze a Monte Carlo monitor and recommend config changes to reduce alert noise. Supports metric, custom SQL, validation, and table monitors. Fetches the report, identifies patterns, and suggests tuning.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 3 142 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Анализирует монитор Монте-Карло и рекомендует изменения конфигурации для уменьшения шума оповещений.

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/metric-monitor.md, references/custom-sql-monitor.md, references/validation-monitor.md

АнализаторДанные и аналитикаИИ 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/metric-monitor.md, references/custom-sql-monitor.md, references/validation-monitor.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: agentic-awesome-skills, agentic-awesome-skills

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/metric-monitor.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/custom-sql-monitor.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/validation-monitor.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/table-monitor.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_repo"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "license_source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/metric-monitor.md, references/custom-sql-monitor.md, references/validation-monitor.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/metric-monitor.md, references/custom-sql-monitor.md, references/validation-monitor.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3142 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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