SKILLEMALL.ai

AB persona-extraction-quality-check

Оцените извлеченные персоны на соответствие исходным профилям с помощью канонического файла EXTRACTION_QUALITY_RUBRIC.md. Используйте, когда вас попросят проверить качество персоны, оценить извлеченные персоны из Stack Overflow/Wikipedia/Amazon, выполнить валидацию M1-M7, сравнить LLM-судей или провести параллельный обзор персон с использованием нескольких моделей. Обрабатывает ровно одну персону за задачу судьи и поддерживает GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash, MAI-Code-1-Flash и другие способные модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate extracted personas against their source profiles with the can…»

Evaluate extracted personas against their source profiles with the canonical EXTRACTION_QUALITY_RUBRIC.md. Use when asked to check persona quality, score Stack Overflow/Wikipedia/Amazon persona extractions, run M1-M7 validation, compare LLM judges, or perform parallel multi-model persona review. Reviews exactly one persona per judge task and supports GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash, MAI-Code-1-Flash, and other capable models.

MatrAIx-ai/MatrAIx-Persona-8B Claude Code автор: MatrAIx-ai 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 412 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Оцените извлеченные персоны на соответствие исходным профилям с помощью канонического файла EXTRACTIONQUALITYRUBRIC.md. Используйте, когда вас попросят…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2412 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.