BB triage-issues
Разберитесь с проблемами, которые Sazabi открыл самостоятельно — ранжируйте их по серьезности и радиусу поражения, найдите причину каждой в этом репозитории с помощью логов и предложите или составьте одно исправление для каждой проблемы, оставляя проблемы открытыми до отправки исправления. Используйте, когда пользователь спрашивает, что сломалось, что исправить в первую очередь, для очистки или триажа проблем Sazabi, или для обзора во время дежурства или утром.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Work through the issues Sazabi opened on its own — rank them by severi…»
Work through the issues Sazabi opened on its own — rank them by severity and blast radius, find each one's cause in this repository with log evidence, and propose or draft one fix per issue, leaving issues open until a fix ships. Use when the user asks what is broken, what to fix first, to clean up or triage Sazabi issues, or for an on-call or morning review.
Скилл обещает разобраться с багами, которые ИИ-агент Sazabi нашёл сам: ранжировать по серьёзности, найти причины в коде с логами и предложить фиксы. На практике — один файл с инструкцией на 644 токена, никаких скриптов. Проверки показали оценку B: качество 84%, процесс 69%, критических находок нет. Работает на всех популярных платформах, включая Claude и Cursor.
Проблема в том, что скилл не содержит примеров разбора реальных issue, шаблонов отчётов или алгоритма ранжирования. Пользователь получит инструкцию, а не готовый инструмент — придётся полагаться на то, как ИИ интерпретирует текст. Для утренней сводки или on-call обзора это может сработать, если у вас уже есть привычка к такому формату. Ставить стоит, если готовы подстраивать скилл под свой workflow, иначе он будет просто подсказкой.
Разберитесь с проблемами, которые Sazabi открыл самостоятельно — ранжируйте их по серьезности и радиусу поражения, найдите причину каждой в этом репозитории с…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 644 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.