AC master-cloner
Эксперт по преобразованию философских, стратегических и духовных концепций выдающихся мыслителей в исполнимые AI-навыки с помощью 5-этапного рабочего процесса инжиниринга знаний. Активируется, когда пользователи просят создать мастер-навык, обобщить мысли выдающихся личностей, разработать ИИ-ассистента на основе философа или выполнить инжиниринг знаний по классическим текстам. Используйте, когда: (1) создаете навык на основе системы мышления философа/стратега/менеджера, (2) извлекаете операционные правила из классических текстов, (3) преобразуете неявную мудрость в структурированные рабочие процессы ИИ, (4) создаете ИИ-советников, основанных на конкретных интеллектуальных традициях, (5) анализируете и деконструируете концептуальные рамки выдающихся мыслителей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert in converting master thinkers' philosophical, strategic, and sp…»
Expert in converting master thinkers' philosophical, strategic, and spiritual frameworks into executable AI Agent Skills through a 5-step knowledge engineering workflow. Triggered when users ask to create a master Skill, summarize master thoughts, develop an AI assistant based on a philosopher, or perform knowledge engineering on classic texts. Use when: (1) creating a Skill based on a philosopher/strategist/manager's thought system, (2) extracting operational rules from classic texts, (3) converting implicit wisdom into structured AI workflows, (4) building decision-advisor Agents rooted in specific intellectual traditions, (5) analyzing and deconstructing master thinkers' conceptual frameworks.
Эксперт по преобразованию философских, стратегических и духовных концепций выдающихся мыслителей в исполнимые AI-навыки с помощью 5-этапного рабочего процесса…
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "label"
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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1006 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 705 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.