SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC weaviate-cookbooks

Создавайте приложения Weaviate AI по официальным шаблонам из поваренной книги для RAG, агентного RAG, исследования данных, мультимодального поиска по PDF, асинхронных клиентов и фронтендов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build Weaviate AI apps from official cookbook blueprints for RAG, agen…»

Build Weaviate AI apps from official cookbook blueprints for RAG, agentic RAG, data exploration, multimodal PDF search, async clients, and frontends.

sickn33/agentic-awesome-skills Hermes автор: sickn33 MIT 12 файлов тело ≈ 903 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Создавайте приложения Weaviate AI по официальным шаблонам из поваренной книги для RAG, агентного RAG, исследования данных, мультимодального поиска по PDF…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGitHubИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 149 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • 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 "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "license_source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 903 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

  • +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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.