SKILLEMALL.ai

BC convex

Направляет общие запросы Convex к соответствующему навыку проекта. Используйте, когда пользователь спрашивает, какой навык Convex использовать, или дает недоопределенную задачу приложения Convex.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Routes general Convex requests to the right project skill. Use when th…»

Routes general Convex requests to the right project skill. Use when the user asks which Convex skill to use or gives an underspecified Convex app task.

Разбор skillemall

Скилл маршрутизирует запросы про Convex в нужный проект. Обещает разобраться, какой из специализированных скиллов вам нужен, когда задача недоконкретизирована.

Один файл, 352 токена инструкции. Проверки показали: критических ошибок нет, качество кода 84 балла, но процесс сборки набрал 62 — значит, с воспроизводимостью напряженка. Безопасность на 100. На моделях не прогонялся, песочница не использовалась.

Это router-скилл: он не решает задачу сам, а указывает, куда идти. Работает со всеми популярными платформами. Ставить имеет смысл, если вы часто работаете с Convex и хотите сэкономить на уточнении, какой именно скилл запустить. Если Convex для вас редкость — переусложнение.

waynesutton/markdown-site Agent Skills автор: waynesutton 1 файл тело ≈ 352 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 12 ч назад

Направляет общие запросы Convex к соответствующему навыку проекта.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 352 токенов

    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 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.