SKILLEMALL.ai

BB tui-verify-change

Проверяйте изменения в бэкэндном TUI-фронтенде Warp (crates/warp_tui), запуская его — локально через ./script/run-tui или в облачном бэкэндном исполнителе через сборку dogfood с WARP_API_KEY — и считывая отображаемый экран обратно (под tmux, если он установлен, иначе напрямую). Используйте всякий раз, когда вы изменяете TUI UI, рендеринг, ввод или поведение и вам нужно подтвердить фактический результат на экране.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify a change to Warp's headless TUI front-end (crates/warp_tui) by…»

Verify a change to Warp's headless TUI front-end (crates/warp_tui) by running it — locally via ./script/run-tui, or in a headless cloud runner via a WARP_API_KEY dogfood build — and reading the rendered screen back (under tmux when it's installed, otherwise directly). Use whenever you change TUI UI, rendering, input, or behavior and need to confirm the real on-screen result.

warpdotdev/warp Agent Skills автор: warpdotdev AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 5 408 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Проверяйте изменения в бэкэндном TUI-фронтенде Warp (crates/warptui), запуская его — локально через ./script/run-tui или в облачном бэкэндном исполнителе…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторРазработкаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 5408 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5408 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 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: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.