SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC pipe

Глубокая разработка рабочих процессов GitHub Actions: стратегия триггеров, усиление безопасности, оптимизация производительности, автоматизация PR и дизайн повторно используемых рабочих процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designing GitHub Actions workflows in depth: trigger strategy, securit…»

Designing GitHub Actions workflows in depth: trigger strategy, security hardening, performance optimization, PR automation, and Reusable Workflow design.

simota/agent-skills Agent Skills автор: simota 16 файлов тело ≈ 6 038 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Глубокая разработка рабочих процессов GitHub Actions: стратегия триггеров, усиление безопасности, оптимизация производительности, автоматизация PR и дизайн…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubAzureРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/security-anti-patterns.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Purpose: Catch workflow-level security failures early: supply-chain compromise, privilege escalation, secret leakage, injection, and runner hardening gaps.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/security-hardening.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Purpose: Secure GitHub Actions workflows against supply-chain compromise, privilege escalation, script injection, and secret exfiltration.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/security-hardening.md:23
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Privilege escalation | default or excessive workflow permissions | `permissions: {}` and job-level grants |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:95
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    - Validate with `actionlint` before committing workflow changes. Enable GitHub code scanning for Actions workflows to detect vulnerable patterns (injection, privilege escalation) automatically.
    детектор

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6038 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 27, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6038 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 96, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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: 15. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 14)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.