AC chunfeng
Движок мыслительных моделей восточной мудрости (V1.1.0). Объединяет методологию Мао Цзэдуна (《矛盾论》《实践论》), многомерные мыслительные модели Чарли Мангера, принцип первой необходимости Маска для предоставления глубокой аналитической структуры для сложных проблем. Обладает способностью к самообучению и итерации. Сценарии запуска: (1) Пользователь говорит «анализировать с помощью Чуньфэн», «мышление Чуньфэн», «анализировать с помощью восточной мудрости», (2) Пользователь сталкивается со сложными решениями, противоречивыми дилеммами, проблемами стратегического планирования, (3) Пользователь говорит «помоги мне системно мыслить», «глубоко проанализируй эту проблему», «анализ по принципу первой необходимости», (4) Когда требуется анализ противоречий, проверка практикой, обратное мышление, многомерные точки зрения, (5) Пользователь говорит «многомерное мышление», «применение мыслительных моделей», «системная методология».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«东方智慧思维模型引擎（V1.1.0）。融合毛泽东思想方法论（《矛盾论》《实践论》）、查理芒格多元思维模型、马斯克第一性原理，为复杂问题提供深…»
东方智慧思维模型引擎（V1.1.0）。融合毛泽东思想方法论（《矛盾论》《实践论》）、查理芒格多元思维模型、马斯克第一性原理，为复杂问题提供深度分析框架。具备自我学习与迭代能力。触发场景：(1) 用户说"用春风分析"、"春风思维"、"用东方智慧分析"，(2) 用户面临复杂决策、矛盾困境、战略规划问题，(3) 用户说"帮我系统思考"、"深度分析这个问题"、"第一性原理分析"，(4) 需要矛盾分析、实践检验、逆向思考、多维视角时，(5) 用户说"多元思维"、"思维模型应用"、"系统方法论"。
Движок мыслительных моделей восточной мудрости (V1.1.0). Объединяет методологию Мао Цзэдуна (《矛盾论》《实践论》), многомерные мыслительные модели Чарли Мангера…
Как процесс C 55/100 · 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: 6. 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 55/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1755 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.