AB ai-workflow-os
Маршрутизация сложной ИИ-ассистированной работы через руководство по жизненному циклу проекта, формальное управление проектами, выполнение кода, память сессии, ввод веб-исследований и синтез из нескольких источников без создания конкурирующих состояний. Используйте, когда запрос охватывает две или более из этих областей, пользователь не уверен, какой навык рабочего процесса применим, или когда требуется четкое руководство и порядок для комбинированного потока исследований-проекта-передачи. Типичные триггеры включают: 我这个需求该用哪个 skill, which skill should handle this, 研究和开发一起做, research then implement then hand off, 这个项目该怎么管, orchestrate this across skills, 从头到尾帮我跑一遍, и end-to-end AI workflow. Делегирует специализированным навыкам при их установке и использует встроенные модули только в качестве запасных вариантов с пониженной точностью. Применяет защиту «сначала вычитание», чтобы комбинированный запрос не стал молчаливо новым объемом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Route complex AI-assisted work across project lifecycle guidance, form…»
Route complex AI-assisted work across project lifecycle guidance, formal project governance, coding execution, session memory, web-research intake, and cross-source synthesis without creating competing state. Use when a request spans two or more of these surfaces, the user is unsure which workflow skill applies, or a combined research-to-project-to-handoff flow needs clear authority and ordering. Typical triggers include 我这个需求该用哪个 skill, which skill should handle this, 研究和开发一起做, research then implement then hand off, 这个项目该怎么管, orchestrate this across skills, 从头到尾帮我跑一遍, and end-to-end AI workflow. Delegates to specialized skills when installed and uses bundled modules only as reduced-fidelity fallbacks. Applies a subtraction-first guard so a combined request does not silently become new scope.
Маршрутизация сложной ИИ-ассистированной работы через руководство по жизненному циклу проекта, формальное управление проектами, выполнение кода, память…
Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 25. 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 77/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 66
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2327 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 803: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.