BC knowledge-engineering
Промышленный инструмент сегментации RAG «применимый, измеримый, оптимизируемый» — разбивает длинные документы базы знаний RAG на атомарные фрагменты знаний, семантически полные и готовые к поиску, со встроенными многоуровневыми контрольными точками качества (проверка → аудит → оценка доступности поиска) для обеспечения пригодности фрагментов и точности попадания при поиске RAG.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«工业级RAG切片工具「可落地、可量化、可优化」,将RAG知识库长文档拆解为语义完整、检索就绪的原子化知识切片，内置多层质量门禁（校验→审计→…»
工业级RAG切片工具「可落地、可量化、可优化」,将RAG知识库长文档拆解为语义完整、检索就绪的原子化知识切片，内置多层质量门禁（校验→审计→检索可达性评估），确保切片可用性与RAG检索命中率。
Промышленный инструмент сегментации RAG «применимый, измеримый, оптимизируемый» — разбивает длинные документы базы знаний RAG на атомарные фрагменты знаний…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5090 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords" - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 47, 90, 192, 278, 327): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5090 токенов
- 100Шаги. Шагов: 65
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 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)
- +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
- -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.