SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB fleetshift-check-shift

Проверка статуса сдвигов Fleetshift только для чтения: что было запущено, какие цели завершены/неудачны, какие PR были открыты и их состояние. Безопасно запускать через дни или недели после создания или запуска сдвига. Используйте, когда пользователь спрашивает «как проходит мой сдвиг», «что случилось с тем fleetshift», «PR уже слиты?» или хочет получить сводку по ранее запущенному сдвигу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read-only status check on Fleetshift shifts: what ran, which targets f…»

Read-only status check on Fleetshift shifts: what ran, which targets finished/failed, which PRs were opened and their state. Safe to run days or weeks after a shift was created or run. Use when the user asks "how is my shift going", "what happened to that fleetshift", "are the PRs merged yet", or wants a recap of a shift they ran a while ago.

spotify/portal-ai-plugins Agent Skills автор: spotify 1 файл тело ≈ 1 103 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проверка статуса сдвигов Fleetshift только для чтения: что было запущено, какие цели завершены/неудачны, какие PR были открыты и их состояние.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураТексты и документыИИ и агентытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1103 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.