AC readme-generator
Автоматически генерирует исчерпывающие, хорошо структурированные файлы README.md путем анализа кодовой базы проекта, зависимостей, конфигурации и структуры. Сканирует package.json, pyproject.toml, Cargo.toml, Dockerfile, конфигурации CI и исходный код для создания профессиональной документации. Используйте, когда пользователь хочет: (1) Создать README для нового проекта, (2) Перегенерировать устаревший README, (3) Документировать проект с открытым исходным кодом для публикации, (4) Создать документацию проекта с нуля, (5) Стандартизировать формат README в репозиториях. Лучше всего подходит для сопровождающих проектов с открытым исходным кодом, независимых разработчиков, команд, стандартизирующих документацию, и всех, кто боится писать файлы README.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-generate comprehensive, well-structured README.md files by analyz…»
Auto-generate comprehensive, well-structured README.md files by analyzing your project's codebase, dependencies, configuration, and structure. Scans package.json, pyproject.toml, Cargo.toml, Dockerfile, CI configs, and source code to produce professional documentation. Use when the user wants to: (1) Create a README for a new project, (2) Regenerate an outdated README, (3) Document an open-source project for publishing, (4) Create project documentation from scratch, (5) Standardize README format across repos. Best for open-source maintainers, indie developers, teams standardizing documentation, and anyone who dreads writing README files.
Автоматически генерирует исчерпывающие, хорошо структурированные файлы README.md путем анализа кодовой базы проекта, зависимостей, конфигурации и структуры.…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (readme-generator) не совпадает с папкой (readme-auto-gen)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1014 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 645 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.