SKILLEMALL.ai

AC azure-devops-reports

Безопасное чтение проектов Azure DevOps, команд, членов команд, сохраненных запросов и рабочих элементов; выполнение отчетности на основе WIQL; и экспорт отчетов, готовых для электронных таблиц, с сводками и диаграммами. Использовать, когда пользователь хочет получить списки проектов Azure DevOps, списки команд, списки членов команд, результаты сохраненных запросов, отчеты по спринтам/рабочим элементам, запросы WIQL, экспорт в Excel/CSV, диаграммы, разбивку по исполнителям/состояниям/типам или анализ рабочих элементов команды/проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read Azure DevOps projects, teams, team members, saved queries, and wo…»

Read Azure DevOps projects, teams, team members, saved queries, and work items securely; run WIQL-based reporting; and export spreadsheet-ready reports with summaries and charts. Use when the user wants Azure DevOps project lists, team lists, team-member lists, saved query results, sprint/work item reporting, WIQL queries, Excel/CSV exports, charts, assignee/state/type breakdowns, or team/project work item analysis.

ClawHub Agent Skills автор: webspeaks v1.0.6 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 277 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасное чтение проектов Azure DevOps, команд, членов команд, сохраненных запросов и рабочих элементов; выполнение отчетности на основе WIQL; и экспорт…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторAzureДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 19. 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 53/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 49, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1277 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -34 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent read-only Azure DevOps reporting tool, but its broad trigger examples could cause stored credentials to be used for sensitive project data when the user did not clearly ask for Azure DevOps access.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.