BC semantic-router
Позволяет ИИ-агенту автоматически выбирать наиболее подходящую модель на основе содержания диалога. Параллельное определение пула моделей с помощью уровня 2 (многословное нелинейное совпадение) + уровня 1 (слово как резерв); уровень 3 (embedding) всегда работает независимо для определения переключения сеанса. Счетчик непрерывного дрейфа B+ (3-е предупреждение, 4-е принудительное C-auto). Механизм понижения веса общих слов soft_keywords. Архитектура с четырьмя пулами (высокоскоростной/интеллектуальный/гуманитарный/агентский), пятиуровневая маршрутизация, полностью автоматический путь отката.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 AI 代理根据对话内容自动选择最合适的模型。层2（多词非连续命中）+ 层1（单词兜底）并行决定模型池；层3（embedding）永远独立…»
让 AI 代理根据对话内容自动选择最合适的模型。层2（多词非连续命中）+ 层1（单词兜底）并行决定模型池；层3（embedding）永远独立运行决定会话切换。B+ 连续漂移计数器（第3次警告，第4次强制 C-auto）。soft_keywords 泛用词降权机制。四池架构（高速/智能/人文/代理），五分支路由，全自动 Fallback 回路。
Позволяет ИИ-агенту автоматически выбирать наиболее подходящую модель на основе содержания диалога.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires_approval"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3487 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 47 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.