SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD oz-report-pr

Сообщите платформе Oz о созданном pull request после его создания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Report a pull request back to the Oz platform after creating one.…»

Report a pull request back to the Oz platform after creating one.

Разбор skillemall

Скилл отправляет отчёт о pull request'е обратно на платформу Oz. В папке один файл, никаких скриптов. Описание занимает 61 токен — по сути, одна строка. Критических ошибок нет, но качество кода 47 баллов, процесс 38 — это ниже среднего. Без запусков на моделях и в песочнице понять, работает ли вообще, невозможно.

Ставить не стоит. Скилл обещает интеграцию с Oz, но проверить её нельзя, а оценки говорят о сыром состоянии. Подождите, пока авторы добавят тесты или примеры использования.

warpdotdev/warp Agent Skills автор: warpdotdev AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 61 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Сообщите платформе Oz о созданном pull request после его создания.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторДанные и аналитикаРазработкатип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 61 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)
  • +3Длина description 65: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.