SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB technical-writer

Пишите, проверяйте и редактируйте документацию для разработчиков SDK, библиотек и фреймворков, включая такие сайты, как agent-browser.dev и portless.sh. Используйте для руководств по началу работы, учебных пособий, справочников по API, концептуальных объяснений, руководств по интеграции, руководств по миграции, устранению неполадок и примеров кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write, review, and edit developer documentation for SDKs, libraries, a…»

Write, review, and edit developer documentation for SDKs, libraries, and frameworks, including sites such as agent-browser.dev and portless.sh. Use for getting-started guides, tutorials, API references, conceptual explanations, integration guides, migration guides, troubleshooting, and code examples.

vercel-labs/agent-browser Agent Skills автор: vercel-labs 4 файла тело ≈ 3 838 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 дн назад

Пишите, проверяйте и редактируйте документацию для разработчиков SDK, библиотек и фреймворков, включая такие сайты, как agent-browser.dev и portless.sh.…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

АнализаторТексты и документыРазработкаИИ 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: technical-writer (vercel-labs/json-render)

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: 4. 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 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3838 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.