AC update_models
Проверяет поставщиков моделей ИИ в sources.js по сравнению с API реальных поставщиков. Обнаруживает устаревшие, новые модели и модели с измененной конфигурацией. Использует легковесное состояние аудита, вывод исследователя на основе JSON и оптимизированное применение различий. Запуск с помощью /skill:update_models или когда пользователь говорит «update models», «audit models», «check models», «verify providers», «bump models».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit AI model providers in sources.js against live provider APIs. Det…»
Audit AI model providers in sources.js against live provider APIs. Detects deprecated, new, and config-changed models. Uses lightweight audit state, JSON-based researcher output, and streamlined diff application. Trigger with /skill:update_models or when user says "update models", "audit models", "check models", "verify providers", "bump models".
Скилл проверяет, какие модели в sources.js ещё живы, а какие уже в архиве. Сравнивает локальный список с API провайдеров, ловит устаревшие, новые и переконфигурированные модели. Один файл, 2467 токенов, никаких скриптов.
В проверках — оценка A, quality 87, критических находок нет. На песочнице и моделях прогона не было. Работает на девяти платформах, включая Claude и Cursor.触发 через команды типа «update models» или слэш.
Делает ровно то, что обещает: аудит без лишних движений. Ставить стоит, если у вас есть sources.js и нужна актуальность списка моделей.
Проверяет поставщиков моделей ИИ в sources.js по сравнению с API реальных поставщиков. Обнаруживает устаревшие, новые модели и модели с измененной…
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 135, 211, 264, 266, 268): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2467 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
- +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 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.