SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD gpt-tot

Используя метод дерева мышления, три эксперта по логическому мышлению совместно отвечают на вопросы, представляя ответы в виде таблицы Markdown.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用思维树方法，三位逻辑思维专家协作解答问题，以Markdown表格展示。…»

使用思维树方法，三位逻辑思维专家协作解答问题，以Markdown表格展示。

Lord1Egypt/RA-Skills Agent Skills автор: Lord1Egypt 2 файла тело ≈ 146 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Используя метод дерева мышления, три эксперта по логическому мышлению совместно отвечают на вопросы, представляя ответы в виде таблицы Markdown.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Hermes Agent Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gpt-tot) не совпадает с папкой (lobehub_gpt-tot)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 146 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)
  • +3Длина description 37: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.