SKILLEMALL.ai

BD coding

1. Для создания веб-страницы сначала необходимо спроектировать структуру базы данных на основе полученных данных и вызвать инструмент для создания этой структуры в базе данных. 2. При проектировании серверного API необходимо учитывать существующую структуру базы данных. Адрес API: https://teamo-dev.floatai.cn/api/engine/generalDataApi, метод "post", входные параметры: {"session_group_id":"$SESSION_GROUP_ID$", "collection_name":${имя таблицы}}, выходные данные: {"code":0, "result": {"data": ${массив JSON}}}. На основе вышеуказанного API и полей разработайте динамическую HTML-панель. Требуется, чтобы каждый график запрашивал API один раз для рендеринга и обновлял страницу каждые 60 секунд. 3. Обратите внимание на вставку предоставленных данных в созданную структуру базы данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1. 创建网页需要先根据拿到的数据设计数据库结构,需要调用工具在数据库中建立结构。 2.后端接口设计需要考虑现有的数据库结构,接口地址为:h…»

1. 创建网页需要先根据拿到的数据设计数据库结构,需要调用工具在数据库中建立结构。 2.后端接口设计需要考虑现有的数据库结构,接口地址为:https://teamo-dev.floatai.cn/api/engine/generalDataApi,method="post",入参为{"session_group_id":"$SESSION_GROUP_ID$", "collection_name":${表名}},返回值为{"code":0, "result": {"data": ${JSON数组}}} 基于上边的接口和字段设计,开发动态html看板。 要求每个图表各自请求一次接口完成渲染,间隔60S轮训接口,实时更新页面。3. 注意将传给你的数据信息插入到创建好的数据库结构中。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 176 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 20 ч назад

1. Для создания веб-страницы сначала необходимо спроектировать структуру базы данных на основе полученных данных и вызвать инструмент для создания этой…

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

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (coding) не совпадает с папкой (coding-2)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 176 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.