BF research-assistant
Структурированная система веб-исследований для ИИ-агентов. Обучает вашего агента проводить исследования из нескольких источников, синтезировать результаты в действенные сводки, вести библиотеку исследований и отслеживать развивающиеся темы с течением времени. Используйте, когда вам нужны исследования рынка, анализ конкурентов, углубленное изучение тем или постоянный мониторинг тенденций и новостей. Работает с любым агентом, имеющим возможности веб-поиска.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured web research framework for AI agents. Teaches your agent to…»
Structured web research framework for AI agents. Teaches your agent to conduct multi-source research, synthesize findings into actionable briefs, maintain a research library, and track evolving topics over time. Use when you need market research, competitor analysis, topic deep-dives, or ongoing monitoring of trends and news. Works with any agent that has web search capabilities.
Структурированная система веб-исследований для ИИ-агентов.
Как процесс F 43/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 382 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "url"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-assistant) не совпадает с папкой (agentledger-research-assistant)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2375 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.