SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB geofeed-tuner

Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает фиды геолокации IP, RFC 8805, geofeeds или хочет получить помощь в создании, настройке, проверке или публикации собственного фида геолокации IP в формате CSV. Предназначен для сетевых операторов, интернет-провайдеров, мобильных операторов, облачных провайдеров, хостинговых компаний, IXP или спутниковых провайдеров, запрашивающих информацию о точности геолокации IP или лучших практиках создания geofeed. Помогает создавать, уточнять и улучшать фиды геолокации IP в формате CSV с обоснованными рекомендациями, выходящими за рамки соответствия RFC 8805. НЕ используйте для управления частными или внутренними IP-адресами — применяется только к общедоступным маршрутизируемым IP-адресам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user mentions IP geolocation feeds, RFC 88…»

Use this skill whenever the user mentions IP geolocation feeds, RFC 8805, geofeeds, or wants help creating, tuning, validating, or publishing a self-published IP geolocation feed in CSV format. Intended user audience is a network operator, ISP, mobile carrier, cloud provider, hosting company, IXP, or satellite provider asking about IP geolocation accuracy, or geofeed authoring best practices. Helps create, refine, and improve CSV-format IP geolocation feeds with opinionated recommendations beyond RFC 8805 compliance. Do NOT use for private or internal IP address management — applies only to publicly routable IP addresses.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 8 файлов тело ≈ 11 957 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 ч назад

Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает фиды геолокации IP, RFC 8805, geofeeds или хочет получить помощь в создании, настройке…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: стоимость исполнения

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Стоимость исполнения вес 6
40
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:538
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Generate a new **script** _only_ for payload generation (read the dataset and write one or more payload JSON files; do not call MCP from this script).

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11957 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 102, 113, 260, 328, 389): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11957 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (read, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 170, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 629 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 170 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.