SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hyperframes-cli

Создавайте каркасы, проверяйте, предварительно просматривайте и рендерите проекты HyperFrames; используйте локальные или явно авторизованные размещенные рабочие процессы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scaffold, inspect, preview and render HyperFrames projects; use local…»

Scaffold, inspect, preview and render HyperFrames projects; use local or explicitly authorized hosted workflows.

Разбор skillemall

Скилл для работы с HyperFrames — фреймворком, который позволяет строить и запускать проекты прямо из CLI. Обещает создавать каркасы, смотреть структуру, превьювить результаты и рендерить на локальной машине или через авторизованные облачные воркфлоу.

Файлы в порядке: 14 документов, без битых ссылок, без критических ошибок. Качество кода оценили в 83 балла, безопасность — в 100. Процесс-скор ниже (56) намекает, что автоматизированные проверки запустили не полностью, но модель на нём не тестировали и песочницу не использовали.

Для тех, кто уже работает с HyperFrames и хочет автоматизировать операции через ИИ-агент — скилл подойдёт. Если вы первый раз слышите про этот фреймворк, толку будет мало. Ставить можно, но без особых ожиданий.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 14 файлов тело ≈ 2 413 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Создавайте каркасы, проверяйте, предварительно просматривайте и рендерите проекты HyperFrames; используйте локальные или явно авторизованные размещенные…

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

ИнтеграцияИнфраструктураДанные и аналитикаМедиа и видеотип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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
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

    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: 14. 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 "source_type"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_repo"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "license_source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 31): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2413 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 112: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.