SKILLEMALL.ai

BC ov-resources

Ищет и читает документы, репозитории, URL-адреса и другие ресурсы, хранящиеся в OpenViking по адресу viking://resources/. Используйте, когда пользователь спрашивает о документах, спецификациях, кодовых базах, статьях или заметках, добавленных в OpenViking («проверь документацию», «что говорится в нашем документе по дизайну», «найди это в OpenViking»), или когда для задачи требуются справочные материалы, которых нет в этой сессии. Включает выбор между find, grep, glob и list, а также переход от найденного к конкретному файлу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and read documents, repos, URLs, and other resources stored in…»

Search and read documents, repos, URLs, and other resources stored in OpenViking under viking://resources/. Use whenever the user asks about docs, specs, codebases, papers, or notes that were added to OpenViking ("check the docs", "what does our design doc say", "find it in OpenViking"), or when a task needs reference material this session does not have. Covers picking between find, grep, glob, and list, and drilling from a hit down to the exact file.

volcengine/OpenViking Agent Skills автор: volcengine AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 504 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Ищет и читает документы, репозитории, URL-адреса и другие ресурсы, хранящиеся в OpenViking по адресу viking://resources/.

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

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
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. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 504 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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 455 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.