AC GitHub Workflow
Профессиональный навык рабочего процесса GitHub для ИИ-агентов. Охватывает полный жизненный цикл проекта: настройка репозитория, ветвление по Git Flow, атомарные коммиты, pull-запросы, обзор кода, мониторинг CI/CD, семантическое версионирование, релизы, управление секретами и правила безопасности. Включает обязательные директивы поведения агента для установки навыка, новых проектов и возвращения к существующей работе. Имеет встроенную систему журнала работ для состояния задач и непрерывности сеанса. Триггеры: GitHub, git, gh CLI, repo, PR, branch, merge, commit, issue, release, CI, GitHub Actions, tag, secret.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional GitHub workflow skill for AI agents. Covers full project…»
Professional GitHub workflow skill for AI agents. Covers full project lifecycle: repo setup, Git Flow branching, atomic commits, pull requests, code review, CI/CD monitoring, semantic versioning, releases, secrets management, and security rules. Includes mandatory agent behavior directives for skill installation, new projects, and returning to existing work. Features built-in work log system for task state and session continuity. Trigger on: GitHub, git, gh CLI, repo, PR, branch, merge, commit, issue, release, CI, GitHub Actions, tag, secret.
Профессиональный навык рабочего процесса GitHub для ИИ-агентов.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (GitHub Workflow) не совпадает с папкой (github-project-workflow)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3094 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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 Ответ описан самодельной разметкой (4 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 548 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.