SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC deep-research

Проводите исследования корпоративного уровня с синтезом из нескольких источников, отслеживанием цитат и проверкой. Используйте, когда пользователю нужен комплексный анализ, требующий 10+ источников, проверенных утверждений или сравнения подходов. Триггеры включают «глубокое исследование», «комплексный анализ», «отчет об исследовании», «сравнить X против Y» или «анализировать тенденции». НЕ используйте для простых запросов, отладки или вопросов, на которые можно ответить 1-2 поисковыми запросами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct enterprise-grade research with multi-source synthesis, citatio…»

Conduct enterprise-grade research with multi-source synthesis, citation tracking, and verification. Use when user needs comprehensive analysis requiring 10+ sources, verified claims, or comparison of approaches. Triggers include "deep research", "comprehensive analysis", "research report", "compare X vs Y", or "analyze trends". Do NOT use for simple lookups, debugging, or questions answerable with 1-2 searches.

MaxMiksa/Auto-Company Agent Skills автор: MaxMiksa 21 файл · 7 скриптов тело ≈ 8 146 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 12 ч назад

Проводите исследования корпоративного уровня с синтезом из нескольких источников, отслеживанием цитат и проверкой.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: стоимость исполнения, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/methodology.md:308
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    **Red Team Questions:**

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8146 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8146 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 340, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 тексте остались TODO / заглушки
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 414 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 340 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.