BC agent-decision
Система поддержки принятия решений при разработке AI Agent. Пользователь предлагает идею приложения Agent, система автоматически проводит комплексный анализ по 8 основным направлениям: выбор технологий, анализ конкурентов, рыночные перспективы, отраслевые тенденции, техническая осуществимость, стабильность системы, бюджет затрат, стратегия продвижения. Генерируется профессиональный интерактивный HTML-отчет о технической осуществимости. Охватывает эксклюзивные темы разработки Agent, такие как выбор LLM/фреймворк Agent/архитектурные паттерны/контроль галлюцинаций/стоимость токенов/решение RAG/инженерия Prompt/система оценки. Триггеры: Agent决策, Agent可行性, Agent开发, 做Agent应用, AI Agent评估, 智能体决策, 搭建Agent, Agent分析报告, agent decision, AI助手开发, 多智能体系统, Agent选型.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Agent开发决策辅助系统。用户提出Agent应用想法，自动从技术选型、竞品格局、市场前景、行业趋势、开发可行性、系统稳定性、成本预算…»
AI Agent开发决策辅助系统。用户提出Agent应用想法，自动从技术选型、竞品格局、市场前景、行业趋势、开发可行性、系统稳定性、成本预算、推广策略8大维度进行综合分析，生成专业交互式HTML可行性决策报告。覆盖LLM选型/Agent框架/架构模式/幻觉控制/Token成本/RAG方案/Prompt工程/评测体系等Agent开发专属议题。触发词：Agent决策, Agent可行性, Agent开发, 做Agent应用, AI Agent评估, 智能体决策, 搭建Agent, Agent分析报告, agent decision, AI助手开发, 多智能体系统, Agent选型。
Система поддержки принятия решений при разработке AI Agent.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1152 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.