SKILLEMALL.ai

AB release-tracker

Отслеживает релизы репозиториев GitHub и создает приоритезированные сводки. Поддерживает несколько репозиториев, пользовательские ключевые слова для приоритезации и доставку в Discord (сообщения на форуме или в канале), Telegram, Slack или обычный текст. Используйте для настройки автоматического мониторинга релизов, проверки новых версий любого репозитория GitHub или создания сводок изменений. Активируется по "отслеживать релизы", "мониторить репозиторий", "проверить обновления", "новая версия", "заметки о релизе", "сводка изменений", при настройке cron-задач для мониторинга релизов или по любому запросу на отслеживание новых релизов в репозиториях GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Track GitHub repository releases and generate prioritized summaries. S…»

Track GitHub repository releases and generate prioritized summaries. Supports multiple repos, custom priority keywords, and delivery to Discord (forum posts or channel messages), Telegram, Slack, or plain text. Use when setting up automated release monitoring, checking for new versions of any GitHub repo, or generating changelog summaries. Triggers on track releases, monitor repo, check for updates, new version, release notes, changelog summary, setting up cron jobs for release monitoring, or any request to watch GitHub repos for new releases.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 487 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 36 ч назад

Отслеживает релизы репозиториев GitHub и создает приоритезированные сводки.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторSlackDiscordTelegramGitHubТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 66/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1487 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.