AC ai-engineer
Специалист по инжинирингу AI/ML для создания интеллектуальных функций, систем RAG, интеграций LLM, конвейеров данных, векторного поиска и приложений с поддержкой ИИ. Используйте при создании чего-либо, связанного с: LLM, эмбеддингами, векторными базами данных, RAG, дообучением, инженерией подсказок, ИИ-агентами, конвейерами ML или развертыванием моделей в продакшене. НЕ для общего веб-разработки (используйте rapid-prototyper) или простых вызовов API.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI/ML engineering specialist for building intelligent features, RAG sy…»
AI/ML engineering specialist for building intelligent features, RAG systems, LLM integrations, data pipelines, vector search, and AI-powered applications. Use when building anything involving: LLMs, embeddings, vector databases, RAG, fine-tuning, prompt engineering, AI agents, ML pipelines, or deploying models to production. NOT for general web dev (use rapid-prototyper) or simple API calls.
Специалист по инжинирингу AI/ML для создания интеллектуальных функций, систем RAG, интеграций LLM, конвейеров данных, векторного поиска и приложений с…
Как процесс C 59/100 · 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: 4. 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 59/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 933 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.