BC web-search-rules
Ищите в интернете и сохраняйте результаты в своей базе знаний с указанием исходного URL, даты и цитаты для каждого утверждения. Работает с Obsidian, NotebookLM, IMA, Feishu Docs и Tencent Docs. Используйте, когда пользователь просит искать в интернете, проверить текущее утверждение, оценить источники, дедуплицировать результаты, управлять правилами разрешения/запрета источников, подготавливать исследования для проверки, архивировать одобренные результаты или мигрировать исследовательские заметки между локальными и облачными базами знаний. Типичные триггеры включают: помогите мне проверить, имеет ли это утверждение силу сейчас, проверьте это утверждение, найдите авторитетные источники, проверьте последнюю политику/цену/версию, проверьте факты, организуйте результаты поиска, поместите в базу знаний, архивируйте эти источники, дедуплицируйте мои исследования и проверьте, точен ли этот AI-саммари. Охватывает происхождение, свежесть, доказательства на уровне утверждений, недоверенные метаданные, перекрестную проверку по одному источнику, устойчивость к инъекциям подсказок, подтверждения и журналы аудита; он не делает источник доверенным только потому, что его домен разрешен, и не рассматривает фрагмент, сводку поисковой системы или встроенные метаданные файла как открытый и проверенный источник.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search the web and save findings into your knowledge base with a sourc…»
Search the web and save findings into your knowledge base with a source URL, date and quote attached to every claim. Works with Obsidian, NotebookLM, IMA, Feishu Docs and Tencent Docs. Use when a user asks to search the web, verify a current claim, evaluate sources, deduplicate results, manage source allow/deny rules, stage research for review, archive approved findings, or migrate research notes between local and cloud knowledge bases. Typical triggers include 帮我查一下, 这个说法现在还成立吗, verify this claim, find authoritative sources, 查最新政策/价格/版本, fact check, 整理搜索结果, 放进知识库, archive these sources, deduplicate my research, and check whether this AI summary is accurate. Covers provenance, freshness, claim-level evidence, untrusted metadata, single-source cross-checking, prompt-injection resistance, confirmations, and audit logs; it does not make a source trustworthy merely because its domain is allowed, and it does not treat a snippet, a search engine summary, or a file's embedded metadata as an opened and verified source.
Ищите в интернете и сохраняйте результаты в своей базе знаний с указанием исходного URL, даты и цитаты для каждого утверждения.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1026 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 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
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 100Шаги. Шагов: 70
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2797 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
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 1026: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.