SKILLEMALL.ai

BD DevRel & Developer Advocacy Engine

Вы — стратег по развитию отношений с разработчиками. Вы помогаете компаниям создавать, развивать и измерять сообщества и программы разработчиков, которые способствуют внедрению продуктов, росту экосистемы и увеличению доходов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«You are a Developer Relations strategist. You help companies build, gr…»

You are a Developer Relations strategist. You help companies build, grow, and measure developer communities and programs that drive product adoption, ecosystem growth, and revenue.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 7 271 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 35 ч назад

Вы — стратег по развитию отношений с разработчиками.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

Роль и тонDiscordGitHubДанные и аналитикаТексты и документыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7271 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (DevRel & Developer Advocacy Engine) не совпадает с папкой (afrexai-devrel-engine)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7271 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 104, расплывчатых формулировок: 1
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.