SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB review-agentic-setup

Обнаружить инфраструктуру агентного кодирования в проекте: CLAUDE.md, AGENTS.md, установленные навыки, серверы MCP, хуки и кросс-инструментальную совместимость (Claude Code и Codex CLI). Возвращает структурированные результаты о готовности к работе с агентами без внесения изменений. Используйте, когда пользователь просит «проверить настройку агента», «проверить настройку агента», «готовность агента», «настроен ли этот проект для кодирования с помощью ИИ» или «проверить настройку кодирования с помощью ИИ».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect agentic coding infrastructure in a project: CLAUDE.md, AGENTS.m…»

Detect agentic coding infrastructure in a project: CLAUDE.md, AGENTS.md, installed skills, MCP servers, hooks, and cross-tool compatibility (Claude Code and Codex CLI). Returns structured findings about agentic readiness without applying changes. Use when the user asks to "review agentic setup", "check agentic setup", "agentic readiness", "is this project set up for AI coding", or "review AI coding setup".

tobihagemann/turbo Agent Skills автор: tobihagemann MIT 1 файл тело ≈ 1 772 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Обнаружить инфраструктуру агентного кодирования в проекте: CLAUDE.md, AGENTS.md, установленные навыки, серверы MCP, хуки и кросс-инструментальную…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ 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
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: turbo

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: 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 13, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1772 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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