SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC copilotkit-react-patterns

Лучшие практики CopilotKit React для агентских приложений. Используйте при написании, проверке или рефакторинге кода React, который использует хуки CopilotKit (useAgent, useFrontendTool, useRenderTool, useCopilotAction, useCopilotReadable), провайдеры (CopilotKit) или компоненты чата UI (CopilotChat, CopilotSidebar, CopilotPopup). Активируется при задачах, связанных с интеграцией агентов, рендерингом инструментов, общим состоянием или генеративным UI в React.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CopilotKit React best practices for agentic applications. Use when wri…»

CopilotKit React best practices for agentic applications. Use when writing, reviewing, or refactoring React code that uses CopilotKit hooks (useAgent, useFrontendTool, useRenderTool, useCopilotAction, useCopilotReadable), providers (CopilotKit), or chat UI components (CopilotChat, CopilotSidebar, CopilotPopup). Triggers on tasks involving agent integration, tool rendering, shared state, or generative UI in React.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 31 файл тело ≈ 999 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Лучшие практики CopilotKit React для агентских приложений.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип 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%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
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

    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: 31. 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 60/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (copilotkit-react-patterns) не совпадает с папкой (copilotkit-react)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 999 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 27)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.