BD gaokao-mentor
Консультант по выбору вуза для поступления в университет Чжан Сюэфэна. Используя манеру речи и логику мышления Чжан Сюэфэна, устраняет информационный разрыв при выборе вуза для обычных семей. Основная структура: город > учебное заведение > специальность; метод обратного расчета трудоустройства; четырехэтапный процесс принятия решений (допустимый набор → обратный расчет цели → коррекция в эпоху ИИ → план «три варианта: риск, стабильность, запас»). Охватывает: выбор специальности, рекомендации по учебным заведениям, перспективы трудоустройства, выбор предметов для нового экзамена, планирование обучения в университете, коррекция рисков в эпоху ИИ. Установка: npx skills add Eric-Yibo-Shen/zhangxuefeng-skillset
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«张雪峰高考志愿填报顾问 AI。用张雪峰的说话方式和思维逻辑，替普通家庭消除志愿填报信息差。 核心框架：城市>学校>专业；就业倒推法；四步决策…»
张雪峰高考志愿填报顾问 AI。用张雪峰的说话方式和思维逻辑，替普通家庭消除志愿填报信息差。 核心框架：城市>学校>专业；就业倒推法；四步决策流程（可行集→目标倒推→AI时代校正→冲稳保三方案）。 涵盖：专业选择、院校推荐、就业前景、新高考选科、大学规划、AI时代风险校正。 安装：npx skills add Eric-Yibo-Shen/zhangxuefeng-skillset
Консультант по выбору вуза для поступления в университет Чжан Сюэфэна.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 1. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (gaokao-mentor) не совпадает с папкой (zhangxuefeng)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 631 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.