AC body-emotion-sensor
Предоставляет агенту постоянную систему состояний тела-эмоций, которая преобразует структурированный JSON AnalysisInput в теги промпта времени выполнения и обновления состояния рабочей области. Использовать, когда агенту требуется эмоциональная непрерывность, начальные полезные нагрузки сеанса, обработка AnalysisInput или поля формирования ответа, такие как TURN_CHANGE_TAGS, BODY_TAG и BASELINE_PERSONA.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give an agent a persistent body-emotion state system that converts str…»
Give an agent a persistent body-emotion state system that converts structured AnalysisInput JSON into runtime prompt tags and workspace state updates. Use when the agent needs emotional continuity, session bootstrap payloads, AnalysisInput processing, or reply-shaping fields such as TURN_CHANGE_TAGS, BODY_TAG, and BASELINE_PERSONA.
Предоставляет агенту постоянную систему состояний тела-эмоций, которая преобразует структурированный JSON AnalysisInput в теги промпта времени выполнения и…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 2. 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 13
- 100Шаги. Шагов: 59
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1828 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.