SKILLEMALL.ai

BC confidence-calibration-check

Записывает оценки уверенности до и после попытки обучения, чтобы выявить закономерности чрезмерной и недостаточной уверенности. Используется, когда учащийся хочет понять, насколько хорошо он знает что-то, по сравнению с тем, насколько хорошо он думает, что знает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture confidence ratings before and after a learning attempt to iden…»

Capture confidence ratings before and after a learning attempt to identify overconfidence and underconfidence patterns. Use when a student wants to understand how well they actually know something versus how well they think they know it.

GarethManning/education-agent-skills Claude Code автор: GarethManning 1 файл тело ≈ 3 665 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Записывает оценки уверенности до и после попытки обучения, чтобы выявить закономерности чрезмерной и недостаточной уверенности.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_id"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain_number"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "audience"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evidence_strength"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evidence_sources"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "input_schema"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evidence_captured"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "chains_well_with"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3665 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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.