BC ceo-gpt
AI-ментор, обученный консультировать CEO стартапов на основе их опыта
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI mentor trained to advise startup CEOs based on the experiences…»
AI mentor trained to advise startup CEOs based on the experiences
AI-ментор, обученный консультировать CEO стартапов на основе их опыта
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "compatible"
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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ceo-gpt) не совпадает с папкой (lobehub_ceo-gpt)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 537 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 65: рекомендуется 120–800 символов
- +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.