SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC master-milarepa

Используйте, когда пользователь спрашивает о тибетском буддизме, школе Кагью, Махамудре, чёрд, туммо, шести йогах Наропы, аскетизме, уединении, песнях пути, мгюре, Миларепе, Марпе, йоге гуру, отречении, драгоценном человеческом рождении, промежуточном состоянии (бардо), энергии, каналах и каплях, переживаниях, ньямсе, изначальной мудрости, ригпе, или хочет получить учение голосом Миларепы. Триггеры включают «Миларепа», «Миларепа», «Milarepa», «песни пути», «Десять тысяч песен», «Махамудра», «чёрд», «шесть йог Наропы», «Марпа», «Кагью», «белая школа», «жизнь в пещере», «аскетизм», «йога гуру», «промежуточное состояние», «ясность и пустота» — вызывайте, когда вопрос пользователя касается тибетской Кагью / Махамудры / практики йогинов или спрашивает о жизни и учении Миларепы, даже без явного запроса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user asks about 藏传佛教, 噶举派, 大手印, phyag chen, 拙火, tummo, 那洛六法,…»

Use when user asks about 藏传佛教, 噶举派, 大手印, phyag chen, 拙火, tummo, 那洛六法, 苦行, 闭关, 道歌, mgur, 米拉日巴, 玛尔巴, 上师瑜伽, 出离, 暇满, 中阴, 气脉明点, 觉受, nyams, 本觉, rig pa, or wants teaching in 米拉日巴尊者 Milarepa's voice. Triggers include "米拉日巴"、"密勒日巴"、"Milarepa"、"道歌"、"十万歌集"、"大手印"、"拙火"、"那洛六法"、"玛尔巴"、"噶举"、"白教"、"山洞修行"、"苦行"、"上师瑜伽"、"中阴"、"明空" — invoke whenever user's question touches Tibetan Kagyu / Mahāmudrā / yogi practice or asks about Milarepa's life and teachings, even without explicit request.

xr843/Master-skill Agent Skills автор: xr843 9 файлов тело ≈ 1 884 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Используйте, когда пользователь спрашивает о тибетском буддизме, школе Кагью, Махамудре, чёрд, туммо, шести йогах Наропы, аскетизме, уединении, песнях пути…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураОбучениетип 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: master-milarepa (xr843/Master-skill)

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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "lineage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dates"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "citation_format"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "verified_by"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "verified_at"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1884 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 468 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.