SKILLEMALL.ai

BD coding-opencode

Позволяет использовать кастомизированного агента кодирования OpenCode с помощью "Oh My OpenCode" для сложных задач разработки кода, исследования кодовой базы, отладки, рефакторинга и оркестрации мультимоделей. Используйте этот навык, когда вам нужна автономная и продвинутая помощь ИИ в кодировании, особенно когда вы хотите использовать такие функции "Oh My OpenCode", как агенты Sisyphus, Hephaestus, Oracle, Librarian или Explorer, а также инструменты LSP/AST.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Memungkinkan penggunaan agen pengkodean OpenCode yang telah dikustomis…»

Memungkinkan penggunaan agen pengkodean OpenCode yang telah dikustomisasi dengan "Oh My OpenCode" untuk tugas pengembangan kode yang kompleks, eksplorasi codebase, debugging, refactoring, dan orkestrasi multi-model. Gunakan skill ini ketika Anda membutuhkan bantuan coding AI yang otonom dan canggih, terutama saat Anda ingin memanfaatkan fitur-fitur "Oh My OpenCode" seperti agen Sisyphus, Hephaestus, Oracle, Librarian, atau Explorer, serta alat LSP/AST.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 989 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 35 ч назад

Позволяет использовать кастомизированного агента кодирования OpenCode с помощью "Oh My OpenCode" для сложных задач разработки кода, исследования кодовой базы…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип 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
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 989 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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