SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD anyskill

AnySkill — ваше частное облако навыков. Управляйте, синхронизируйте и динамически загружайте навыки агентов в OpenClaw, Antigravity, Claude Code и Cursor из одного репозитория, основанного на GitHub. Установите один раз, используйте везде: ищите навыки в облаке с помощью естественного языка, автоматически загружайте промпты по запросу, загружайте и делитесь пользовательскими навыками, устанавливайте пакеты навыков пакетами. Унифицированный менеджер навыков для всех ваших ИИ-агентов и IDE.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AnySkill — your private skill cloud. Manage, sync, and dynamically loa…»

AnySkill — your private skill cloud. Manage, sync, and dynamically load agent skills across OpenClaw, Antigravity, Claude Code, and Cursor from one GitHub-backed repository. Install once, use everywhere: search cloud skills by natural language, auto-load prompts on demand, upload and share custom skills, batch install skill bundles. A unified skill manager for all your AI agents and IDEs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 259 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

AnySkill — ваше частное облако навыков.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникGitHubИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 1. 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 42/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 259 токенов

    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)
    • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.