SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD build

Полностью автоматизируйте задачу по кодированию с помощью make-plan, do и babysit.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fully automate a coding task with make-plan, do, and babysit.…»

Fully automate a coding task with make-plan, do, and babysit.

Разбор skillemall

Скилл обещает полностью автоматизировать кодовую задачу через цепочку план-действие-контроль. В файлах — одна инструкция на 48 токенов, без скриптов и критических ошибок. Оценка качества 46 из 100 говорит о скромном содержании: логика есть, но детализация хромает.

Проверки не выявили блокировок и опасности (safety 100), однако процесс-скор 47 намекает на недостаток проработки. Модель не прогонялась, песочница не тестировалась. Скилл совместим со всеми популярными платформами, от Claude до DeepSeek. Ставить, если нужна базовая схема автоматизации и готовы доделывать под свои нужды; для критичных задач — слабо.

thedotmack/claude-mem Agent Skills автор: thedotmack Apache-2.0 1 файл тело ≈ 48 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Полностью автоматизируйте задачу по кодированию с помощью make-plan, do и babysit.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип 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
C
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 48 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)
  • +3Длина description 61: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.