SKILLEMALL.ai
EN Войти

DC voice-devotional

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 25 файлов тело ≈ 2 479 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Generate scripture readings and lessons in the user's voice using ElevenLabs TTS.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураОбучениетип 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
D
55/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: voice-devotional (modbender/skill-library-mcp)

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • низкая Утечка данных read-dotenv BUILD_SUMMARY.txt:297
    Чтение файла .env
    2. cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv DEPLOYMENT.md:105
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv IMPLEMENTATION.md:129
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv IMPLEMENTATION.md:339
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:12
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:263
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:336
    Чтение файла .env
    cat .env | grep ELEVEN_LABS_API_KEY
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:29
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2479 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.