AD npc-distill
Создание локальных цифровых аватаров конкретных личностей (начальник/партнер/клиент) для помощи в репетиции отчетов, стилизованном составлении текстов, прогнозировании решений. Автоматически активируется, когда пользователь вставляет высказывания, электронные письма, записи чатов, протоколы совещаний, аннотации определенной личности или предоставляет URL веб-страницы, содержащей такой контент, или говорит фразы вроде "загрузить данные", "потренироваться в отчете", "имитировать реакцию NPC", "составить в стиле X", "спланировать заранее", "цифровой аватар", "портрет личности", "стресс-тест моего плана" и т.п. Все данные хранятся локально в едином файле памяти, личности используют кодовые имена (L001/L002) вместо реальных имен, подходит для сценариев с открытым исходным кодом и высокими требованиями к конфиденциальности. Совместим со всеми агентами, соответствующими стандарту agentskills.io, такими как Claude Skills/Hermes Agent/LobsterAI/OpenClaw.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«构建特定人物(上级/合作伙伴/客户)的本地数字分身,辅助汇报演练、风格化起草、决策预判。当用户粘贴某人物的发言、邮件、聊天记录、会议纪要、批…»
构建特定人物(上级/合作伙伴/客户)的本地数字分身,辅助汇报演练、风格化起草、决策预判。当用户粘贴某人物的发言、邮件、聊天记录、会议纪要、批注,或提供包含其内容的网页URL,或说出"投喂语料""练习汇报""模拟 NPC 反应""按X总风格起草""预演一下""数字分身""人格画像""压力测试我的方案"等意图时,自动启用本Skill。所有数据存储在本地单一memory文件中,人物使用代号(L001/L002)而非真名,适合开源场景与高隐私要求。兼容Claude Skills/Hermes Agent/LobsterAI/OpenClaw等所有遵循 agentskills.io 标准的Agent。
Создание локальных цифровых аватаров конкретных личностей (начальник/партнер/клиент) для помощи в репетиции отчетов, стилизованном составлении текстов…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "platform"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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 (npc-distill) не совпадает с папкой (npc-distill-main)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 561 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 299 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.