SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC coq

Разрабатывает и проверяет доказательства в Coq и его преемнике Rocq, охватывая сборку `_CoqProject` и `coq_makefile` (или `rocq makefile`), компиляцию `coqc` и проверку `coqchk` (или `rocq compile` и `rocq check`), поиск лемм с помощью `Search` и `SearchPattern`, выбор между `Qed` и `Defined`, `Opaque` и `Transparent`, завершение без `Admitted`, аудит с помощью `Print Assumptions` и формулирование точного утверждения, которое делает неформальное заявление. Используйте, когда вас просят доказать, формализовать, проверить или исправить разработку Coq или Rocq; используйте lean4-mathlib для Lean и обычное математическое письмо для неформальных доказательств.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Develops and checks proofs in Coq and its renamed successor Rocq, cove…»

Develops and checks proofs in Coq and its renamed successor Rocq, covering the `_CoqProject` and `coq_makefile` (or `rocq makefile`) build, `coqc` and `coqchk` (or `rocq compile` and `rocq check`), finding lemmas with `Search` and `SearchPattern`, choosing `Qed` versus `Defined` and `Opaque` versus `Transparent`, finishing without `Admitted`, auditing with `Print Assumptions`, and stating the exact proposition the informal claim makes. Use when asked to prove, formalize, check or repair a Coq or Rocq development; use lean4-mathlib for Lean, and ordinary mathematical writing for informal proofs.

synthetic-sciences/OpenScience Agent Skills автор: synthetic-sciences Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 410 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Разрабатывает и проверяет доказательства в Coq и его преемнике Rocq, охватывая сборку CoqProject и coqmakefile (или rocq makefile), компиляцию coqc и проверку…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Edit Bash

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 12): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1410 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 601 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.