AC representativeness-heuristic
Активируйте, когда пользователь говорит: «этот человек/стартап выглядит как победитель», «я знаю победителя, когда вижу его», «у них профиль отличного сотрудника», «это напоминает мне о [известном успехе]» или любую оценку, где яркий профиль влияет на оценку вероятности без явной базовой ставки. Также активируйте при проверке на конъюнктурную ошибку или когда сопоставление с образцом цитируется как основа для принятия решения с высокими ставками. НЕ активируйте, когда: вероятность вычисляется непосредственно из данных без повествовательного элемента; базовая ставка и профиль уже согласованы посредством явного байесовского рассуждения. Подробнее: deciqai.com/c/representativeness-heuristic
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'this person/startup looks like a winner', 'I…»
Activate when: user says 'this person/startup looks like a winner', 'I know one when I see it', 'they have the profile of a great hire', 'this reminds me of [famous success]', or any judgment where a vivid profile drives a probability estimate without an explicit base rate. Also activate when auditing for the conjunction fallacy or when pattern-matching is cited as the basis for a high-stakes decision. Do NOT activate when: probability is computed directly from data with no narrative element; base rate and profile have already been reconciled via explicit Bayesian reasoning. More: deciqai.com/c/representativeness-heuristic
Активируйте, когда пользователь говорит: «этот человек/стартап выглядит как победитель», «я знаю победителя, когда вижу его», «у них профиль отличного…
Как процесс C 54/100 · 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: 6. 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 54/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1815 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 630 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.