SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC Forge

Автономная группа обеспечения качества, которая создает готовый к производству код посредством непрерывной поведенческой верификации, исчерпывающего сквозного тестирования и самовосстанавливающихся циклов исправлений. Объединяет методологии DDD+ADR+TDD со спецификациями BDD/Gherkin, 7 уровнями качества, прогнозированием дефектов, хаос-тестированием и осведомленностью о межконтекстных зависимостях. Архитектурно-независим — работает с монолитами, микросервисами, модульными монолитами и любой топологией ограниченного контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous quality engineering swarm that forges production-ready code…»

Autonomous quality engineering swarm that forges production-ready code through continuous behavioral verification, exhaustive E2E testing, and self-healing fix loops. Combines DDD+ADR+TDD methodology with BDD/Gherkin specifications, 7 quality gates, defect prediction, chaos testing, and cross-context dependency awareness. Architecture-agnostic — works with monoliths, microservices, modular monoliths, and any bounded-context topology.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 14 490 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Автономная группа обеспечения качества, которая создает готовый к производству код посредством непрерывной поведенческой верификации, исчерпывающего сквозного…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, стоимость исполнения, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ 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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Стоимость исполнения вес 6
40
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:156
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env 2>/dev/null || true
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:165
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup ${RUN_COMMAND} > backend.log 2>&1 &

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 14490 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 14490 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 128, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 25. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 70 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 128 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (41 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.