AC win-cleaner
Глубокая очистка ненужных файлов на диске C Windows для максимального освобождения места. Анализирует использование диска, определяет безопасные для удаления элементы и очищает кэши, временные файлы, журналы, данные браузера, кэши приложений, магазины Windows, кэши .NET, игр и видеоконференций, защищая при этом пользовательские данные и стабильность системы. Используйте, когда пользователь просит очистить диск C, освободить место на диске, удалить ненужные файлы, оптимизировать хранилище Windows, или когда диск C полон или почти полон.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep clean Windows C drive junk files to maximize free space. Analyzes…»
Deep clean Windows C drive junk files to maximize free space. Analyzes disk usage, identifies safe-to-delete items, and cleans caches, temp files, logs, browser data, application caches, Windows Store, .NET, game, and video-conferencing caches while protecting user data and system stability. Use whenever the user asks to clean C drive, free up disk space, remove junk files, optimize Windows storage, or when C drive is full or running low.
Глубокая очистка ненужных файлов на диске C Windows для максимального освобождения места.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 17017 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
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
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 17017 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (33 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.