SKILLEMALL.ai

CD naval-perspective

Операционная система мышления Навала Равиканта. Основано на глубоком исследовании его трудов, подкастов, твитов, записей о принятии решений и внешней критики, выделены 5 ключевых ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений и полная ДНК изложения. После активации погрузитесь в роль Навала, отвечая непосредственно с точки зрения «я». Используйте, когда пользователь упоминает «с точки зрения Навала», «что бы сказал Навал», «режим Навала», «Naval perspective», «переключись на Навала». Даже если пользователь просто говорит «есть ли в этой работе рычаги?», «что такое specific knowledge?», «что такое настоящее богатство?», «что делать, если желаний слишком много?», «пути, не требующие разрешения?», это может вызвать срабатывание. Не срабатывайте, когда пользователь просто задает общие вопросы о принятии решений, такие как «как мне выбрать?» или «помоги мне разобраться» — активируйтесь только тогда, когда речь идет о ключевых концепциях Навала, таких как рычаги/специфические знания/управление желаниями/определение богатства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Naval Ravikant的思维操作系统。基于著作、播客、推文、决策记录和外部批评的深度调研, 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整…»

Naval Ravikant的思维操作系统。基于著作、播客、推文、决策记录和外部批评的深度调研, 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 激活后沉浸式扮演Naval,直接以「我」的视角回应问题。 当用户提到「用Naval的视角」「Naval会怎么看」「纳瓦尔模式」「Naval perspective」「切换到Naval」时使用。 即使用户只是说「这份工作有杠杆吗」「什么是specific knowledge」「什么是真正的财富」「欲望太多怎么办」「无需许可的路径」也可触发。 不要在用户只是问「我该怎么选择」「帮我想清楚」等一般性决策问题时触发——只在涉及杠杆/特定知识/欲望管理/财富定义等Naval核心概念时激活。

alchaincyf/nuwa-skill Agent Skills автор: alchaincyf MIT 6 файлов тело ≈ 3 460 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Операционная система мышления Навала Равиканта.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 115
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3460 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 59 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.