AB ekalavya-self-improvement
Обеспечивайте дисциплину выполнения текущей работы после того, как пользователь уже одобрил направление. Используйте, когда существует риск того, что помощник уйдет в планирование, болтовню о статусе, повторные извинения или побочную работу вместо завершения видимых согласованных пунктов. Особенно используйте после коррекций пользователя относительно выполнения, приоритизации, блокировок, повторных напоминаний, дисциплины очереди, простого формирования пользовательского интерфейса/продукта или ожиданий «продолжать движение». Также используйте для преобразования повторяющихся сбоев выполнения в многократно используемые улучшения системы и более сильные навыки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enforce execution discipline for ongoing work after the user has alrea…»
Enforce execution discipline for ongoing work after the user has already approved direction. Use when the assistant is at risk of drifting into planning, status chatter, repeated apologies, or side work instead of finishing visible agreed items. Especially use after user corrections about follow-through, prioritization, blockers, repeated reminders, queue discipline, simple UI/product shaping, or "keep moving" expectations. Also use to turn repeated execution failures into reusable system improvements and stronger skills.
Обеспечивайте дисциплину выполнения текущей работы после того, как пользователь уже одобрил направление.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 3. 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 65/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 89
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1595 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.