SKILLEMALL.ai

BC ci-cd-and-automation

Автоматизирует настройку конвейера CI/CD. Используйте при настройке или изменении конвейеров сборки и развертывания. Используйте, когда вам нужно автоматизировать уровни качества, настроить тестовые программы в CI или установить стратегии развертывания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automates CI/CD pipeline setup. Use when setting up or modifying build…»

Automates CI/CD pipeline setup. Use when setting up or modifying build and deployment pipelines. Use when you need to automate quality gates, configure test runners in CI, or establish deployment strategies.

Разбор skillemall

Скилл обещает автоматизацию CI/CD пайплайнов: настройку сборок, конфигурацию тестов и стратегий деплоя. В файлах — одна инструкция на 2985 токенов, без скриптов и критических ошибок. Оценки: качество 85, процесс 56 — разрыв намекает на то, что логика есть, а вот с воспроизводимостью туговато. На моделях не проверялось, в песочнице не было. Скилл совместим со всеми популярными агентами от Claude до DeepSeek.

Для базовой настройки пайплайна подойдёт: инструкция достаточно полная, без явных дыр в безопасности. Но если нужна гарантия, что скилл сработает на вашей конфигурации — ставить рано, сначала проверьте на тестовом репо.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 2 985 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Автоматизирует настройку конвейера CI/CD.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubPlaywrightPostgreSQLИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2985 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.