SKILLEMALL.ai

AD daily-ai-news

Ежедневный агрегатор новостей ИИ. Получает последний контент, связанный с ИИ, из HackerNews, GitHub Trending, статей ArXiv и веб-поиска (Brave/Tavily). Используйте для: (1) получения ежедневного дайджеста ИИ, (2) отслеживания трендовых ИИ-проектов, (3) обнаружения последних исследовательских статей, (4) веб-поиска срочных новостей. Активация: новости ИИ, ежедневный дайджест, что нового в ИИ, технологические новости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily AI news aggregator. Fetches latest AI-related content from Hacke…»

Daily AI news aggregator. Fetches latest AI-related content from HackerNews, GitHub Trending, ArXiv papers, and web search (Brave/Tavily). Use for: (1) Getting daily AI digest, (2) Staying updated with trending AI projects, (3) Discovering latest research papers, (4) Web search for breaking news. Triggers: ai news, daily digest, what's new in ai, tech news.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 781 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Ежедневный агрегатор новостей ИИ.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 3. 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 41/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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 (daily-ai-news) не совпадает с папкой (irene-ai-news)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 781 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.