BC ov-session-report
Анализирует локальные файлы JSONL сессий вопросов и ответов и создает полный, проверяемый еженедельный отчет на английском языке в формате Markdown за последовательные временные интервалы, со всеми данными, необходимыми для последующего рендеринга в документах Feishu и на досках. Используйте для запросов типа "analyze the latest week of sessions", "generate a community Q&A weekly report", или "compare with last week". Этот навык не обрабатывает другие источники сообщений и не создает/загружает онлайн-документы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze local Q&A session JSONL files and produce a complete, auditabl…»
Analyze local Q&A session JSONL files and produce a complete, auditable English Markdown weekly report over consecutive time windows, with all data required for downstream Feishu document and whiteboard rendering. Use for requests such as "analyze the latest week of sessions," "generate a community Q&A weekly report," or "compare with last week." This skill does not ingest other message sources or create/upload online documents.
Анализирует локальные файлы JSONL сессий вопросов и ответов и создает полный, проверяемый еженедельный отчет на английском языке в формате Markdown за…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 7510 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7510 токенов
- 100Шаги. Шагов: 170
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 20. 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
- +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
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 170 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.