AC agent-collaboration-control
Устанавливайте, активно отслеживайте и управляйте межпроектным управлением сотрудничеством для многоагентных программ, исследовательских кампаний, живых экспериментов, долгосрочной автоматизации, производства значимых артефактов, восстановления после инцидентов, продвижения доказательств и передачи между агентами. Используйте, когда работа требует постоянной поддержки агента, периодического независимого наблюдения, проактивного сообщения об аномалиях или неоднозначности, явного разрешения человека, одного писателя на изменяемую поверхность, топологии Agent Orchestra с масштабированием риска, журналов переходов, доказательства жизнеспособности, конфронтационного обзора, происхождения, правил преемственности или калиброванных состояний претензий по любому проекту.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Establish, actively monitor, and operate project-agnostic collaboratio…»
Establish, actively monitor, and operate project-agnostic collaboration control for multi-agent programmes, research campaigns, live experiments, long-running automation, consequential artifact production, incident recovery, evidence promotion, and cross-agent handoffs. Use when work needs ongoing agent support, a recurring independent watch, proactive anomaly or ambiguity reporting, explicit human authority, one writer per mutable surface, risk-scaled Agent Orchestra topology, transition journals, liveness proof, adversarial review, provenance, succession rules, or calibrated claim states across any project.
Устанавливайте, активно отслеживайте и управляйте межпроектным управлением сотрудничеством для многоагентных программ, исследовательских кампаний, живых…
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: 11. 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2556 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 616 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.