AC aps-filesystem-agent
Используйте этот навык всякий раз, когда агенту APS (планирование производства) требуется взаимодействие с базой знаний на основе локальной файловой системы. Триггеры включают: чтение или поиск правил APS, загрузку памяти клиента или конфигураций производственной площадки, предложение новых правил базе знаний, обновление или отмену существующих знаний, запрос истории решений, перестроение векторного индекса или любую задачу, связанную со структурой каталога aps_knowledge_base/. Также используйте, когда агенту необходимо понять, какие знания доступны перед принятием решений о планировании, или когда он хочет сохранить что-то, узнанное в ходе разговора. Всегда обращайтесь к этому навыку перед чтением или записью в любую часть файловой системы базы знаний APS.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever an APS (production scheduling) agent needs to…»
Use this skill whenever an APS (production scheduling) agent needs to interact with a local filesystem-based knowledge base. Triggers include: reading or searching APS rules, loading client memory or shop floor configurations, proposing new rules to the knowledge base, updating or deprecating existing knowledge, querying decision history, rebuilding the vector index, or any task involving the aps_knowledge_base/ directory structure. Also use when the agent needs to understand what knowledge is available before making scheduling decisions, or when it wants to persist something learned in a conversation. Always consult this skill before reading from or writing to any part of the APS knowledge base filesystem.
Используйте этот навык всякий раз, когда агенту APS (планирование производства) требуется взаимодействие с базой знаний на основе локальной файловой системы.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 272, 346, 350, 351, 358, 360): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3820 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 716 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.