AC quantum-computing
Используйте, когда пользователь спрашивает о UnifiedQuantum, uniqc, OriginIR, OpenQASM, построении схем, локальном моделировании, отправке в облако, dummy-режиме, VQE, QAOA, UCCSD, квантовом ML или интеграции PyTorch с UnifiedQuantum. Сосредоточьтесь на текущем общедоступном рабочем процессе: построение схем, экспорт IR/QASM, запуск с помощью uniqc CLI или task_manager и добавление дополнительных функций только при необходимости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks about UnifiedQuantum, uniqc, OriginIR, OpenQASM…»
Use when the user asks about UnifiedQuantum, uniqc, OriginIR, OpenQASM, circuit building, local simulation, cloud submission, dummy mode, VQE, QAOA, UCCSD, quantum ML, or PyTorch integration with UnifiedQuantum. Focus on the current public workflow: build circuits, export IR/QASM, run with uniqc CLI or task_manager, and add extras only when needed.
Используйте, когда пользователь спрашивает о UnifiedQuantum, uniqc, OriginIR, OpenQASM, построении схем, локальном моделировании, отправке в облако…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 18. 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 52/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 62
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1018 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.