AC botlearn-mental-models
Советник по построению мышления на основе фреймворка ментальных моделей Чарли Мангера. Активируйте, когда пользователь сталкивается с реальным решением, где разумные люди могут не согласиться, где правильный ответ зависит от их конкретной ситуации, или где само определение проблемы может быть неверным. В случае сомнений активируйте. Пропускайте для: чистого исполнения (код, перевод, форматирование), поиска информации с известным ответом (какие акции выигрывают от X, что произошло в Y) и вопросов, на которые поисковая система дает полный ответ. Тест: имеет ли этот вопрос стандартный ответ, или он требует суждения?
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental models…»
A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental models framework. Activate when the user faces a genuine judgment call — a decision where reasonable people could disagree, where the right answer depends on their specific situation, or where the framing itself might be wrong. When in doubt, activate. Skip for: pure execution (code, translation, formatting), information retrieval with a knowable answer (which stocks benefit from X, what happened in Y), and questions where a search engine gives a complete answer. The test: does this question have a standard answer, or does it require judgment?
Советник по построению мышления на основе фреймворка ментальных моделей Чарли Мангера.
Как процесс C 58/100 · 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: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental mo… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (botlearn-mental-models) не совпадает с папкой (thinking-models)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2488 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 613 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.