SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD multi-team-coding

Полный рабочий процесс программирования на основе ИИ. Включает: (1) параллельную разработку нескольких команд (OpenClaw + Claude Code/Codex/OpenCode), (2) модель «компания одного человека» (более 90 коммитов в день), (3) автоматизированное тестирование Playwright (E2E/API/визуальное/производительность), (4) автоматическое управление и слияние PR. Подходит для независимых разработчиков, стартапов, поддержки open-source проектов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«完整的 AI 驱动编程工作流。包含：(1) 多团队并行开发（OpenClaw + Claude Code/Codex/OpenCode），(…»

完整的 AI 驱动编程工作流。包含：(1) 多团队并行开发（OpenClaw + Claude Code/Codex/OpenCode），(2) 一人公司模式（单日 90+ 提交），(3) Playwright 自动化测试（E2E/API/视觉/性能），(4) 自动 PR 管理和合并。适用于独立开发者、初创团队、开源项目维护。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 4 988 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 18 ч назад

Полный рабочий процесс программирования на основе ИИ.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияPlaywrightGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

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: 8. 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 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4988 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 36. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 74 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (44 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.