SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD jira-admin-cloud

Руководство администратора Jira Cloud. Используйте для задач администрирования Jira Cloud: проекты (управляемые компанией/командой), разрешения, рабочие процессы, поля/экраны, автоматизация, настройка JSM (очереди/SLA/порталы), отчеты/панели мониторинга и интеграции с Confluence. Включает официальные ссылки Atlassian и контрольные списки лучших практик на испанском/английском языках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Jira Cloud admin playbook. Use for Jira Cloud administration tasks: pr…»

Jira Cloud admin playbook. Use for Jira Cloud administration tasks: projects (company-managed/team-managed), permissions, workflows, fields/screens, automation, JSM setup (queues/SLAs/portals), reporting/dashboards, and Confluence integrations. Includes official Atlassian references and best-practice checklists in ES/EN.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 348 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 36 ч назад

Руководство администратора Jira Cloud.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураConfluenceJiraОперации и проектыДанные и аналитикатип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 7. 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 49/100

    • 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 (jira-admin-cloud) не совпадает с папкой (jira-cloud-admin)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 348 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.