SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB recall-reasoning

Вспомнить обоснование прошлого изменения, найдя транскрипт Claude Code, который его произвел. Используйте, когда пользователь просит «вспомнить обоснование», «найти обоснование», «искать обоснование», «вспомнить обоснование реализации», «найти обоснование», «почему я сделал X», «вспомнить из транскриптов» или «найти транскрипт для этого коммита».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Recall the reasoning behind a past change by locating the Claude Code…»

Recall the reasoning behind a past change by locating the Claude Code transcript that produced it. Use when the user asks to "recall reasoning", "find reasoning", "look up reasoning", "recall implementation reasoning", "find the rationale", "why did I do X", "recall from transcripts", or "find the transcript for this commit".

tobihagemann/turbo Agent Skills автор: tobihagemann MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 970 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Вспомнить обоснование прошлого изменения, найдя транскрипт Claude Code, который его произвел.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторРазработкаИИ 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
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 74/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 970 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

    • +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 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.