SKILLEMALL.ai

AC resolve-pr-comments

Оценить, исправить, ответить и отреагировать на комментарии к обзору и комментарии к обсуждению в pull request GitHub. Обрабатывает как запросы на изменение (исправить или пропустить), так и вопросы рецензентов (объясняет, используя рассуждения, извлеченные из прошлых транскриптов Claude Code). Используйте, когда пользователь просит «разрешить комментарии PR», «исправить комментарии к обзору», «обработать отзывы PR», «обработать комментарии к обзору», «обработать отзывы к обзору», «ответить на комментарии PR», «ответить на вопросы рецензентов» или «обработать обзор кода».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate, fix, answer, and reply to GitHub pull request review comment…»

Evaluate, fix, answer, and reply to GitHub pull request review comments and conversation comments. Handles both change requests (fix or skip) and reviewer questions (explain using reasoning recalled from past Claude Code transcripts). Use when the user asks to "resolve PR comments", "fix review comments", "address PR feedback", "handle review comments", "address review feedback", "respond to PR comments", "answer review questions", or "address code review".

tobihagemann/turbo Agent Skills автор: tobihagemann MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 452 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 3 ч назад

Оценить, исправить, ответить и отреагировать на комментарии к обзору и комментарии к обсуждению в pull request GitHub.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3452 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 461 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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