SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC vercel-optimize

Используйте для оптимизации затрат и производительности Vercel на развернутых проектах, особенно Next.js, SvelteKit, Nuxt и ограниченно Astro. Сначала соберите метрики Vercel, данные об использовании, конфигурацию проекта и результаты сканирования кода; исследуйте только кандидатов, подтвержденных метриками; предоставьте ранжированные рекомендации, основанные на проверенных файлах и учитывающих версии документации Vercel/фреймворков. Триггер для снижения счетов Vercel, медленных или дорогих маршрутов, возможностей кэширования, вызовов функций, минут сборки, быстрой передачи данных, Core Web Vitals, управления ботами, Fluid compute или запросов на разбивку затрат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for Vercel cost and performance optimization on deployed projects,…»

Use for Vercel cost and performance optimization on deployed projects, especially Next.js, SvelteKit, Nuxt, and limited Astro apps. Collect Vercel metrics, usage, project config, and code scan results first; investigate only metric-backed candidates; produce ranked recommendations grounded in verified files and version-aware Vercel/framework docs. Trigger for Vercel bill reduction, slow or expensive routes, caching opportunities, Function Invocations, Build Minutes, Fast Data Transfer, Core Web Vitals, Bot Management, Fluid compute, or cost breakdown requests.

vercel-labs/agent-skills Agent Skills автор: vercel-labs 80 файлов · 75 скриптов тело ≈ 4 168 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте для оптимизации затрат и производительности Vercel на развернутых проектах, особенно Next.js, SvelteKit, Nuxt и ограниченно Astro. Сначала…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/doctrine.md, references/voice.md, references/data-collection.md

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/doctrine.md, references/voice.md, references/data-collection.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token lib/extract-claims.mjs:122
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    if (ment…tch(rec)) {
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token lib/extract-claims.mjs:375
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    function ment…tch(rec) {
    в кавычках

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/doctrine.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/voice.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/data-collection.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/observability-plus.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/candidates.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/recommendations.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/verification.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scoring.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scanner-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/gate-investigations.mjs
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/docs-library.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/doctrine.md, references/voice.md, references/data-collection.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 11 файла(ов): references/doctrine.md, references/voice.md, references/data-collection.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4168 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.