SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB diary

Единая система дневника: контекстно-сохраняющий автоматизированный регистратор для многопроектной разработки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified Diary System: A context-preserving automated logger for multi-…»

Unified Diary System: A context-preserving automated logger for multi-project development.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 12 файлов тело ≈ 2 253 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Единая система дневника: контекстно-сохраняющий автоматизированный регистратор для многопроектной разработки.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураNotionObsidianРазработкаИИ и агентыТексты и документытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:48
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      python {diary_system_path}/scripts/fetch_diaries.py "<Abso…ary>"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 10. 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 68/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2253 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.