AD multi-agent-collaboration
Используйте этот навык, когда пользователи хотят использовать несколько ИИ/агентов для совместной работы над разработкой продукта, созданием контента, изменением кода, итерацией MVP или выполнением сложных задач. Подходит для создания рабочих процессов с участием человека (Human-in-the-loop) и нескольких агентов: пользователь/владелец отвечает за направление и приемку, один ИИ отвечает за уточнение требований, декомпозицию плана, организацию и проверку задач, а другой или несколько исполнительных агентов отвечают за выполнение атомарных задач. Особенно подходит для неинженеров, продакт-менеджеров, независимых разработчиков, небольших команд и создателей контента, которые хотят разбить расплывчатые идеи на выполнимые задачи, контролировать объем изменений, вносимых агентами, снизить количество переделок, сохранить технический долг/записи решений и сформировать пакеты для повторного использования. Не используйте для полностью автоматического выполнения без надзора; не позволяйте исполнительным агентам принимать решения с открытым продуктом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想用多个 AI/Agent 协作完成产品开发、内容生产、代码修改、MVP 迭代或复杂任务交付时使用本技能。适用于搭建“人在回路”的 M…»
当用户想用多个 AI/Agent 协作完成产品开发、内容生产、代码修改、MVP 迭代或复杂任务交付时使用本技能。适用于搭建“人在回路”的 Multi-agent Collaboration 工作流：用户/Owner 负责方向和验收，一个 AI 负责需求澄清、方案拆解、任务编排与审查，另一个或多个执行 Agent 负责按原子任务执行。尤其适用于非工程师、产品经理、独立开发者、小团队和创作者，希望把模糊想法拆成可执行任务、控制 Agent 改动范围、降低返工、沉淀技术债/决策记录、形成可复用协作包的场景。不要用于完全无人监督的自动执行；不要让执行 Agent 承担开放式产品判断。
Используйте этот навык, когда пользователи хотят использовать несколько ИИ/агентов для совместной работы над разработкой продукта, созданием контента…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 4. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (multi-agent-collaboration) не совпадает с папкой (multi-agent-collaboration-2)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.