SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC prioritization-frameworks

Справочник по 9 фреймворкам приоритизации с формулами, рекомендациями по применению и шаблонами — RICE, ICE, Kano, MoSCoW, Opportunity Score и другие. Используйте при выборе метода приоритизации, сравнении фреймворков, таких как RICE против ICE, или при изучении работы различных подходов к приоритизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reference guide to 9 prioritization frameworks with formulas, when-to-…»

Reference guide to 9 prioritization frameworks with formulas, when-to-use guidance, and templates — RICE, ICE, Kano, MoSCoW, Opportunity Score, and more. Use when selecting a prioritization method, comparing frameworks like RICE vs ICE, or learning how different prioritization approaches work.

skytiger6724/qwen-skills Agent Skills автор: skytiger6724 1 файл тело ≈ 963 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Справочник по 9 фреймворкам приоритизации с формулами, рекомендациями по применению и шаблонами — RICE, ICE, Kano, MoSCoW, Opportunity Score и другие.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникGoogle DocsДанные и аналитикаОперации и проектыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Qwen Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-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: 1. 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 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 963 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 294 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.