AB debate-research
Структурированные дебаты с разных точек зрения по сложным темам. Запускайте параллельные субагенты с противоположными позициями, взаимно вводите аргументы для опровержения, затем синтезируйте через нейтрального судью в сводный отчет с рекомендациями и матрицей сценариев. Используйте, когда: (1) пользователь запрашивает глубокое сравнение, плюсы/минусы или анализ X против Y, (2) пользователь запрашивает многостороннее исследование спорной или сложной темы, (3) пользователь явно запрашивает дебаты, диалектический анализ или состязательное исследование. НЕ для: простых фактических запросов, глубокого исследования с одной точки зрения (используйте academic-deep-research) или быстрых вопросов о мнении.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-perspective structured debate for complex topics. Spawn parallel…»
Multi-perspective structured debate for complex topics. Spawn parallel subagents with opposing stances, cross-inject arguments for rebuttal, then synthesize via neutral judge into a consensus report with recommendations and scenario matrix. Use when: (1) user asks for deep comparison, pros/cons, or X vs Y analysis, (2) user asks for multi-angle research on a controversial or complex topic, (3) user explicitly requests debate, dialectical analysis, or adversarial research. NOT for: simple factual lookups, single-perspective deep research (use academic-deep-research), or quick opinion questions.
Структурированные дебаты с разных точек зрения по сложным темам.
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: 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: 5. 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 76/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (write, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1516 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 600 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.