AB brightdata-research
Используйте, когда пользователь просит пакетный поиск кандидатов, проверку общедоступных веб-данных, дедупликацию результатов и их организацию в документы Feishu/Lark. Используйте особенно для запросов вроде «继续搜更多并追加到飞书», «帮我批量找一批候选并整理到飞书», «搜索+抓取+汇总+落文档/落表», «帮我调研一批XX平台», «扩展候选池», даже если пользователь явно не называет этот навык. Также используйте, когда пользователь говорит «检查飞书文档里有没有重复» или «去重» в контексте исследовательского документа — этот навык охватывает дедупликацию и очистку как подрабочий процесс. НЕ использовать для: одностраничных резюме, разовых ответов на вопросы, чисто кодовых задач или задач, не связанных с пакетным исследованием + структурированным выводом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks to batch-search candidates, verify public web e…»
Use when the user asks to batch-search candidates, verify public web evidence, dedupe results, and organize them into Feishu/Lark docs. Use especially for requests like "继续搜更多并追加到飞书", "帮我批量找一批候选并整理到飞书", "搜索+抓取+汇总+落文档/落表", "帮我调研一批XX平台", "扩展候选池", even if the user does not explicitly name this skill. Also use when the user says "检查飞书文档里有没有重复" or "去重" in the context of a research document — this skill covers dedup-and-cleanup as a sub-workflow. Do NOT use for: single-page summaries, one-off Q&A, pure code tasks, or tasks that don't involve batch research + structured output.
Используйте особенно для запросов вроде «继续搜更多并追加到飞书», «帮我批量找一批候选并整理到飞书», «搜索+抓取+汇总+落文档/落表», «帮我调研一批XX平台», «扩展候选池», даже если пользователь явно не называет…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 10. 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 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 80
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1259 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Тестов 9, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.