SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC best-practices

Используйте, когда собираетесь выбрать, настроить или доработать инструмент, библиотеку, формат конфигурации, шаблон API или настройку проекта, или перед тем, как предложить собственный дизайн — сначала изучите текущие рекомендации, подводные камни и предыдущие наработки; знание подхода или предположение об отсутствии предыдущих наработок не является исключением. Также используйте, когда пользователь спрашивает о лучших практиках, подводных камнях или рекомендуемых шаблонах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when about to choose, configure, or refine a tool, library, config…»

Use when about to choose, configure, or refine a tool, library, config format, API pattern, or project setup, or before proposing a design of your own — research current guidance, pitfalls, and prior art first; already knowing an approach, or assuming no prior art exists, is not an exemption. Also use when the user asks about best practices, gotchas, or recommended patterns

vinta/hal-9000 Claude Code автор: vinta MIT 1 файл тело ≈ 405 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 ч назад

Используйте, когда собираетесь выбрать, настроить или доработать инструмент, библиотеку, формат конфигурации, шаблон API или настройку проекта, или перед тем…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаИИ 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 405 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.