SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC context7

Получайте актуальную документацию по библиотекам через API Context7. Используйте ПРОАКТИВНО, когда: (1) Работаете с ЛЮБОЙ внешней библиотекой (React, Next.js, Supabase и т. д.) (2) Пользователь спрашивает об API, шаблонах или лучших практиках библиотеки (3) Реализуете функции, зависящие от сторонних пакетов (4) Отлаживаете проблемы, связанные с конкретной библиотекой (5) Нужна актуальная документация за пределами даты окончания обучения Всегда предпочитайте это угадыванию API библиотек или использованию устаревших знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch up-to-date library documentation via Context7 API. Use PROACTIVE…»

Fetch up-to-date library documentation via Context7 API. Use PROACTIVELY when: (1) Working with ANY external library (React, Next.js, Supabase, etc.) (2) User asks about library APIs, patterns, or best practices (3) Implementing features that rely on third-party packages (4) Debugging library-specific issues (5) Need current documentation beyond training data cutoff Always prefer this over guessing library APIs or using outdated knowledge.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 324 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Получайте актуальную документацию по библиотекам через API Context7.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияSupabaseТексты и документытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 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 50/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (context7) не совпадает с папкой (context7-api)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 324 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

    • +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 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.