Analysez les données métriques sprint-status.yaml pour proposer une optimisation de l'allocation du modèle et un ré-étiquetage des difficultés. Il s'agit d'une compétence en lecture seule ; il génère des résultats uniquement via une conversation sans modifier aucun fichier.
Installez rapidement le skill IA bf-metrics dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : khaki4/my_skills.
스프린트 메트릭을 집계·분석하여 모델 배당 최적화와 난이도 재태깅을 제안한다. 자동 적용하지 않으며, 사람이 판단한다.
| storycount | 해당 페어의 Story 수 | | avgralphretries | 평균 재시도 횟수 | | avgralphapproaches | 평균 접근 전환 횟수 | | stuckrate | ralphstuck: true 비율 (%) | | avgreviewblockers | 평균 🔴 Blocker 건수 | | avgreviewrecommended | 평균 🟡 Recommended 건수 | | regressionrate | isregression: true 비율 (%) |
| 높은 블로커 | avgreviewblockers >= 2.0 | 더 강한 모델 배당 제안 (예: sonnet → opus-lead) | | 높은 재시도 | avgralphretries >= 3.0 | 구현 모델 업그레이드 제안 | | 높은 stuck | stuckrate >= 20% | Agent Teams 전략 전환 제안 (예: ralph-loop → opus-lead) | | 높은 회귀 | regressionrate >= 25% | 리뷰 모델 강화 제안 |
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/khaki4/my_skills --skill bf-metricsAnalysez les données métriques sprint-status.yaml pour proposer une optimisation de l'allocation du modèle et un ré-étiquetage des difficultés. Il s'agit d'une compétence en lecture seule ; il génère des résultats uniquement via une conversation sans modifier aucun fichier. Source : khaki4/my_skills.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/khaki4/my_skills --skill bf-metrics Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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