BC causal_chain_analyzer
Анализирует и отслеживает причинно-следственные связи в графах знаний для выявления первопричин, отслеживания последующих воздействий и понимания зависимостей. Поддерживает несколько алгоритмов обхода, обнаружение циклов, оценку вероятностной причинности и стратегии ранжирования цепочек.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze and trace cause-effect chains in knowledge graphs to identify…»
Analyze and trace cause-effect chains in knowledge graphs to identify root causes, trace downstream impacts, and understand dependencies. Supports multiple traversal algorithms, cycle detection, probabilistic causality scoring, and chain ranking strategies.
Анализирует и отслеживает причинно-следственные связи в графах знаний для выявления первопричин, отслеживания последующих воздействий и понимания зависимостей.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-long-hermesdescription 257 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (causal_chain_analyzer) не совпадает с папкой (causal-chain-analyzer)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 100, расплывчатых формулировок: 1
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2947 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 53 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 100 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.