SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB comms-md-reader

Читает и адаптируется к чужому COMMS.md перед контактом с ним. Используйте, когда: (1) составляете сообщение, электронное письмо или запрос к кому-то, у кого есть COMMS.md, (2) планируете или предлагаете звонок с кем-то, у кого есть COMMS.md, (3) пользователь просит вас проверить предпочтения человека в общении, (4) вам нужно откалибровать тон, канал или время для сообщения конкретному человеку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and adapt to someone's COMMS.md before contacting them. Use when:…»

Read and adapt to someone's COMMS.md before contacting them. Use when: (1) drafting a message, email, or outreach to someone who has a COMMS.md, (2) scheduling or proposing a call with someone who has a COMMS.md, (3) the user asks you to check someone's communication preferences, (4) you need to calibrate tone, channel, or timing for a message to a specific person.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 359 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Читает и адаптируется к чужому COMMS.md перед контактом с ним. Используйте, когда: (1) составляете сообщение, электронное письмо или запрос к кому-то, у кого…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ПроцедураПродажи и CRMтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 2. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1359 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.