CD energy-procurement
Кодифицированные знания для закупки электроэнергии и газа, оптимизации тарифов, управления платой за спрос, оценки возобновляемых PPA и управления затратами на энергию для нескольких объектов. Основано на опыте менеджеров по закупке энергии со стажем более 15 лет у крупных коммерческих и промышленных потребителей. Включает анализ структуры рынка, стратегии хеджирования, профилирование нагрузки и фреймворки отчетности по устойчивому развитию. Используйте при закупке энергии, оптимизации тарифов, управлении платой за спрос, оценке PPA или разработке энергетических стратегий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«電気とガス調達、料金最適化、需要料金管理、再生可能エネルギーPPA評価、およびマルチファシリティーエネルギー戦略のための符号化された専門知識…»
電気とガス調達、料金最適化、需要料金管理、再生可能エネルギーPPA評価、およびマルチファシリティーエネルギー戦略のための符号化された専門知識。 Codified expertise for electricity and gas procurement, tariff optimization, demand charge management, renewable PPA evaluation, and multi-facility energy cost management. Informed by energy procurement managers with 15+ years experience at large commercial and industrial consumers. Includes market structure analysis, hedging strategies, load profiling, and sustainability reporting frameworks. Use when procuring energy, optimizing tariffs, managing demand charges, evaluating PPAs, or developing energy strategies.
Кодифицированные знания для закупки электроэнергии и газа, оптимизации тарифов, управления платой за спрос, оценки возобновляемых PPA и управления затратами…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7289 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "origin"
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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 43, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7289 токенов
- 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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 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 590 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.