SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB scout

Расследование ошибок путем анализа первопричин, шагов воспроизведения и оценки воздействия. Только расследование — находит причины ошибок и места их исправления, без кода. Используйте, когда ошибке требуется RCA перед исправлением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigating bugs via root cause analysis, reproduction steps, and im…»

Investigating bugs via root cause analysis, reproduction steps, and impact assessment. Investigation-only — finds why bugs occur and where to fix them, no code. Use when a bug needs RCA before a fix.

simota/agent-skills Agent Skills автор: simota 19 файлов тело ≈ 5 594 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Расследование ошибок путем анализа первопричин, шагов воспроизведения и оценки воздействия.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыРазработкатип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5594 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5594 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 114
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 114 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (18 из 18)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.