SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB gui-reproduce-bug-report-local

Только для настольного приложения GUI. Руководство по воспроизведению ошибок для Warp, специфичное для репозитория. Специализирует основной навык воспроизведения отчетов об ошибках для воспроизведения в Warp UI без входа в систему, установки точной версии репортера и онбординга без входа в систему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GUI desktop app only. Repo-specific bug reproduction guidance for Warp…»

GUI desktop app only. Repo-specific bug reproduction guidance for Warp. Specializes the core reproduce-bug-report skill for logged-out Warp UI repros, exact reporter-version installs, and login-free onboarding.

warpdotdev/warp Agent Skills автор: warpdotdev AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 1 265 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Только для настольного приложения GUI.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "specializes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "specializes_source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1265 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 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.