AC ara-compiler
Компилирует любой исследовательский ввод — PDF-документы, репозитории GitHub, журналы экспериментов, каталоги кода или необработанные заметки — в полный артефакт исследования, нативный для агентов (ARA), с когнитивным слоем (утверждения, концепции, эвристики), физическим слоем (конфигурации, заготовки кода), графом исследования и обоснованными доказательствами. Используйте при загрузке статьи или кодовой базы в структурированный, исполняемый машиной пакет знаний, при создании ARA с нуля или при преобразовании результатов исследования в опровергаемую, проходимую агентом форму.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compiles any research input — PDF papers, GitHub repositories, experim…»
Compiles any research input — PDF papers, GitHub repositories, experiment logs, code directories, or raw notes — into a complete Agent-Native Research Artifact (ARA) with cognitive layer (claims, concepts, heuristics), physical layer (configs, code stubs), exploration graph, and grounded evidence. Use when ingesting a paper or codebase into a structured, machine-executable knowledge package, building an ARA from scratch, or converting research outputs into a falsifiable, agent-traversable form.
Компилирует любой исследовательский ввод — PDF-документы, репозитории GitHub, журналы экспериментов, каталоги кода или необработанные заметки — в полный…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ara-compiler) не совпадает с папкой (compiler)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 117, расплывчатых формулировок: 2
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3513 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.