BC personal-understanding
Используйте, когда пользователь говорит о своем личном опыте, состоянии, чувствах, семье, друзьях, школе или решениях; просит запомнить, исправить или вспомнить что-то о себе; или спрашивает «почему я такой?». Точные слова пользователя всегда сначала сохраняются как неизменная дословная запись, затем поиск происходит постепенно — обзор временной шкалы → запрос сущности/контекста → глубокое дословное воспроизведение — как человеческое воспоминание: сначала суть, потом проверка. Работает по умолчанию на английском языке и отражает язык пользователя.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user talks about their own experiences, states, feelings,…»
Use when the user talks about their own experiences, states, feelings, family, friends, school, or decisions; asks to remember, correct, or recall something about themselves; or asks "why am I like this?". The user's exact words are always saved first as an immutable verbatim capture, then retrieval proceeds progressively — timeline survey → entity/context probe → verbatim deep — like human recall: gist first, verification later. Works in English by default and mirrors the user's language.
просит запомнить, исправить или вспомнить что-то о себе; или спрашивает «почему я такой?». Точные слова пользователя всегда сначала сохраняются как неизменная…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 77. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Use when the user talks about their own experiences, states, feeli… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7129 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 169, расплывчатых формулировок: 5
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7129 токенов
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -316 из 36 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 169 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 14)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.