CC ad-ground
Предварительное исследование из четырех источников — официальная документация, проверенные ссылки на реализацию (репозитории с открытым исходным кодом, ответы на Stack Overflow / форумах, статьи в блогах, gist), шаблоны в репозитории и история git — затем синтезируется "счастливый путь" и любое отклонение от него должно быть обосновано неопровержимым объяснением перед написанием кода. Автоматически вызывается для нетривиальных работ, рефакторинга, выбора библиотек или шаблонов. Триггеры: "исследовать перед кодированием", "перед реализацией", "какую библиотеку", "какой шаблон", "как подойти", "обосновать перед кодированием". Рабочий операционный аналог WORKFLOW.md §4 (Найти "счастливый путь") и §5 (Обосновать на реальных шаблонах).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Four-source pre-implementation research — official docs, validated imp…»
Four-source pre-implementation research — official docs, validated implementation references (open-source repos, Stack Overflow / forum answers, blog posts, gists), in-repo patterns, and git history — then synthesize a happy path and gate any deviation with an irrefutable justification before code is written. Auto-invokes on non-trivial work, refactors, library or pattern selection, "research before coding", "before implementing", "which library", "which pattern", "how to approach", "ground before coding". Workflow-operational counterpart to WORKFLOW.md §4 (Find the Happy Path) and §5 (Ground in Real Patterns).
Предварительное исследование из четырех источников — официальная документация, проверенные ссылки на реализацию (репозитории с открытым исходным кодом, ответы…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1332 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 618 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.