SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB workflow-automation

Автоматизация рабочих процессов — это инфраструктура, которая делает ИИ-агентов надежными. Без надежного выполнения сетевой сбой во время 10-шагового платежного процесса означает потерю денег и гневных клиентов. С ней рабочие процессы возобновляются точно с того места, где остановились.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Workflow automation is the infrastructure that makes AI agents reliabl…»

Workflow automation is the infrastructure that makes AI agents reliable. Without durable execution, a network hiccup during a 10-step payment flow means lost money and angry customers. With it, workflows resume exactly where they left off.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 2 файла тело ≈ 1 243 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 34 ч назад

Автоматизация рабочих процессов — это инфраструктура, которая делает ИИ-агентов надежными.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураZapierРазработкаИнфраструктураИИ 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: workflow-automation (sickn33/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: 2. 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 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1243 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.