SKILLEMALL.ai

AC deep-research

Глубокое исследование любой темы с использованием параллельных под-агентов и только встроенных инструментов (WebSearch/WebFetch + бесплатные API, без ключей). Используйте, когда пользователь запрашивает тщательное многостороннее расследование с отчетом со ссылками — «深度调研X», «deep research», «帮我全面研究一下», «多方求证», «写一份调研报告». НЕ для простых поисков (достаточно одного WebSearch) и НЕ для обзоров академической литературы (используйте навык автоисследования вместо этого).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep research on any topic using parallel sub-agents and built-in tool…»

Deep research on any topic using parallel sub-agents and built-in tools only (WebSearch/WebFetch + free APIs, no keys). Use when the user asks for a thorough multi-source investigation with a cited report — "深度调研X"、"deep research"、"帮我全面研究一下"、"多方求证"、"写一份调研报告". NOT for simple lookups (single WebSearch suffices) and NOT for academic literature surveys (use auto-research skill instead).

XiaomiMiMo/MiMo-Code Agent Skills автор: XiaomiMiMo MIT 4 файла тело ≈ 1 077 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Глубокое исследование любой темы с использованием параллельных под-агентов и только встроенных инструментов (WebSearch/WebFetch + бесплатные API, без ключей).

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 4. 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 61/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1077 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.