SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC find_providers

(описание отсутствует)

Разбор skillemall

Скилл обещает найти провайдеров, но описание пусто, и это первый звоночек. В файле одна папка, никаких скриптов. Проверки выловили три ошибки: отсутствует фронтмэттер, не заполнены имя и описание. Качество кода оценили в ноль баллов, процесс работает на 55%. На моделях не запускали, песочницу не проверяли.

Для 12 платформ скилл технически совместим, но работать не будет — инструкции попросту нет. Ставить рано, сначала нужно написать, что скилл делает и как его использовать.

vava-nessa/free-coding-models Agent Skills автор: vava-nessa 1 файл тело ≈ 1 671 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Scours OpenRouter pour découvrir de nouveaux providers ou models de coding à intégrer dans sources.js. Lit directement depuis sources.js pour éviter toute…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
D
60/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1671 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.