AD guidance
Guidance — это библиотека Python с открытым исходным кодом от Microsoft для управления выводом LLM с помощью ограниченной генерации: вы чередуете текст, управляете потоком, используете регулярные выражения, выбираете() варианты и JSON-схемы, и модель может генерировать только подходящие токены. Используйте, когда пользователю нужен гарантированно допустимый JSON, классификация по фиксированным меткам, поля в формате регулярных выражений или пользовательская грамматика из локальной модели (Transformers, llama.cpp), или когда он спрашивает о "guidance", "ограниченном декодировании" или "структурированном выводе" без циклов повторных попыток.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guidance is Microsoft's open-source Python library for controlling LLM…»
Guidance is Microsoft's open-source Python library for controlling LLM output with constrained generation: you interleave text, control flow, regex, select() choices and JSON schemas, and the model can only emit tokens that fit. Use when a user needs guaranteed-valid JSON, classification into fixed labels, regex-shaped fields or a custom grammar from a local model (Transformers, llama.cpp), or asks for "guidance", "constrained decoding" or "structured output" without retry loops.
Guidance — это библиотека Python с открытым исходным кодом от Microsoft для управления выводом LLM с помощью ограниченной генерации: вы чередуете текст…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. 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 48/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1345 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.