AC slack-thread-export
Экспорт сообщений из тредов Slack в CSV с помощью прикрепленной вкладки Chrome Browser Relay из активной вкладки Slack. Используйте, когда пользователь хочет собрать переписки Slack по человеку, каналу или временному диапазону; исключить личные сообщения/комментарии; архивировать активность треда; или преобразовать результаты поиска Slack в многоразовые наборы данных CSV/JSONL. Особенно полезно для запросов вроде "export this user's work-related thread messages", "collect Slack thread history into CSV", или "crawl Slack from my logged-in browser session".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Export Slack thread messages from a logged-in Slack web tab into CSV u…»
Export Slack thread messages from a logged-in Slack web tab into CSV using an attached Chrome Browser Relay tab. Use when the user wants to collect Slack conversations by person, channel, or time range; exclude DMs/comments; archive thread activity; or turn Slack search results into reusable CSV/JSONL datasets. Especially useful for requests like "export this user's work-related thread messages", "collect Slack thread history into CSV", or "crawl Slack from my logged-in browser session".
Экспорт сообщений из тредов Slack в CSV с помощью прикрепленной вкладки Chrome Browser Relay из активной вкладки Slack.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 5. 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 57/100
- 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: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 156, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2994 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 156 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.