BF skill-foundry
Выявляйте реальный спрос пользователей из общедоступных онлайн-источников и преобразуйте подтвержденные возможности в проверенные, готовые к публикации пакеты навыков. Используйте, когда команда хочет просканировать последние рыночные сигналы, оценить спрос, устранить дублирующиеся идеи, создать готовые к реализации папки навыков, опубликовать их в ClawHub или GitHub и создать каталог, объясняющий, почему каждый навык должен существовать.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover real user demand from public online sources and turn validate…»
Discover real user demand from public online sources and turn validated opportunities into reviewed, publishable Skill packages. Use when a team wants to scan recent market signals, score demand, remove duplicate ideas, generate implementation-ready skill folders, publish to ClawHub or GitHub, and produce a catalog that explains why each skill should exist.
Выявляйте реальный спрос пользователей из общедоступных онлайн-источников и преобразуйте подтвержденные возможности в проверенные, готовые к публикации пакеты…
Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/run_skill_demand_agent.py, references/publishing_targets.md, references/discovery_sources.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/run_skill_demand_agent.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/publishing_targets.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/discovery_sources.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/requirement-plan.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): scripts/run_skill_demand_agent.py, references/publishing_targets.md, references/discovery_sources.md
- 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: 16, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1391 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.