SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC gitai-automation

Повысьте продуктивность разработчиков с помощью Gitai: инструмента автоматизации Git на базе ИИ, который анализирует изменения кода и мгновенно генерирует семантические Conventional Commits. Поддерживает Node.js, Python, Java, Go, PHP и другие. Совместим с OpenAI, Anthropic и Groq.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Boost developer productivity with Gitai: An AI-powered Git automation…»

Boost developer productivity with Gitai: An AI-powered Git automation tool that analyzes code changes and generates semantic Conventional Commits instantly. Supports Node.js, Python, Java, Go, PHP, and more. Compatible with OpenAI, Anthropic, and Groq.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 834 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 34 ч назад

Повысьте продуктивность разработчиков с помощью Gitai: инструмента автоматизации Git на базе ИИ, который анализирует изменения кода и мгновенно генерирует…

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

ПроцедураGitHubРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "priority"

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gitai-automation) не совпадает с папкой (gitai-skill)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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