SKILLEMALL.ai

BC trigger-cost-savings

Анализ задач, расписаний и запусков Trigger.dev на предмет возможностей оптимизации затрат. Используйте, когда вас просят сократить расходы, оптимизировать затраты, провести аудит использования, подобрать правильный размер машин или проанализировать эффективность задач. Объединяет статический анализ исходного кода с анализом запусков в реальном времени с помощью инструментов Trigger.dev MCP (list_runs, get_run_details, get_current_worker).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Trigger.dev tasks, schedules, and runs for cost optimization o…»

Analyze Trigger.dev tasks, schedules, and runs for cost optimization opportunities. Use when asked to reduce spend, optimize costs, audit usage, right-size machines, or review task efficiency. Combines static source analysis with live run analysis via the Trigger.dev MCP tools (list_runs, get_run_details, get_current_worker).

triggerdotdev/trigger.dev Agent Skills автор: triggerdotdev Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 253 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Анализ задач, расписаний и запусков Trigger.dev на предмет возможностей оптимизации затрат. Используйте, когда вас просят сократить расходы, оптимизировать…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: trigger.dev

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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "library"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1253 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.