SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC edict-multi-agent-orchestration

Установите и используйте систему оркестрации нескольких агентов Edict (三省六部) с 12 специализированными ИИ-агентами, панелью управления в реальном времени и аудиторскими журналами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and use the Edict (三省六部) multi-agent orchestration system with…»

Install and use the Edict (三省六部) multi-agent orchestration system with 12 specialized AI agents, real-time kanban dashboard, and audit trails

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 076 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Установите и используйте систему оркестрации нескольких агентов Edict (三省六部) с 12 специализированными ИИ-агентами, панелью управления в реальном времени и…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияDockerИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 57): 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4076 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 40 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (29 блоков кода)

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