AA dcl-semantic-drift-guard
Используйте этот навык для обнаружения семантических галлюцинаций и дрейфа контекста в выходных данных LLM. Активируется, когда агенту или конвейеру необходимо проверить, что сгенерированный ответ точно основан на исходном документе, который уже был предоставлен во встроенном виде, и не сфабриковал, не противоречил и не исказил существенно какие-либо утверждения. Режим по умолчанию (предоставлен source_document) выполняется полностью в собственном контексте агента без сетевых вызовов. Существуют два четко обозначенных необязательных режима, которые передают данные внешне: kb_query (запрашивает удаленную конечную точку RAG, которую вы настраиваете) и необязательная платная эвристическая предварительная проверка через сервер Fronesis Labs DCL Trust Oracle MCP. Не используйте ни один из необязательных режимов с конфиденциальными, регулируемыми или чувствительными исходными материалами без явного подтверждения от пользователя. Возвращает защищенную от несанкционированного доступа запись аудита DCL с вердиктом IN_COMMIT или HALLUCINATION_DRIFT. Часть пакета проверки DCL Skills от Fronesis Labs вместе с DCL Policy Enforcer и DCL Sentinel Trace.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to detect semantic hallucinations and context drift in…»
Use this skill to detect semantic hallucinations and context drift in LLM outputs. Triggers when an agent or pipeline needs to verify that a generated response is faithfully grounded in a source document that was already provided inline — and has not fabricated, contradicted, or materially distorted any claims. Default mode (source_document provided directly) runs entirely inside the agent's own context with no network calls. Two clearly-labeled optional modes exist that do transmit data externally: kb_query (queries a remote RAG endpoint you configure) and an optional paid heuristic pre-check via Fronesis Labs' live DCL Trust Oracle MCP server. Do not use either optional mode with confidential, regulated, or sensitive source material without explicit confirmation from the user. Returns a tamper-evident DCL audit record with verdict IN_COMMIT or HALLUCINATION_DRIFT. Part of the DCL Skills verification suite by Fronesis Labs alongside DCL Policy Enforcer and DCL Sentinel Trace.
Используйте этот навык для обнаружения семантических галлюцинаций и дрейфа контекста в выходных данных LLM.
Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск
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: 2. 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 84/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2887 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +3Длина description 991: рекомендуется 120–800 символов
- -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.