SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC issue-fields-migration

Массовая миграция метаданных в поля GitHub issue из двух источников: метки репозитория (например, метки приоритета в поле Priority) и поля Project V2. Используйте, когда пользователи говорят "перенести мои метки в поля issue", "перенести поля проекта в поля issue", "преобразовать метки в поля issue", "скопировать значения полей проекта в поля issue" или спрашивают о внедрении полей issue. Поля issue — это типизированные метаданные на уровне организации (одиночный выбор, текст, число, дата), которые заменяют обходные пути на основе меток структурированными, доступными для поиска полями в разных репозиториях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulk-migrate metadata to GitHub issue fields from two sources: repo la…»

Bulk-migrate metadata to GitHub issue fields from two sources: repo labels (e.g. priority labels to a Priority field) and Project V2 fields. Use when users say "migrate my labels to issue fields", "migrate project fields to issue fields", "convert labels to issue fields", "copy project field values to issue fields", or ask about adopting issue fields. Issue fields are org-level typed metadata (single select, text, number, date) that replace label-based workarounds with structured, searchable, cross-repo fields.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 4 файла тело ≈ 5 910 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Массовая миграция метаданных в поля GitHub issue из двух источников: метки репозитория (например, метки приоритета в поле Priority) и поля Project V2.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураGitHubИИ и агентытип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects-api.md:98
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    ... on Proj…lue { name field { ... on Proj…eld { name } } }
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects-api.md:99
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    ... on Proj…lue { number field { ... on Proj…eld { name } } }
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/projects-api.md:116
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Field value access**: each field value node type is different (`Proj…lue`, `Proj…lue`, etc.). Handle each type.
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5910 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 343): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5910 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 106
  • 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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.