BF true-seeing
Проверяет проверяемые факты в статьях, сгенерированных ИИ, путем пошаговой проверки через веб-поиск, выводит отчет об отличиях и поддерживает утверждение/замену пользователем. Используется, когда пользователю требуется проверка фактов, проверка точности статьи, проверка правильности дат и сумм данных, удаление галлюцинаций ИИ или проверка фактов статьи. Запускается по запросам «проверка фактов», «проверь эти данные», «проверь факты», «убрать галлюцинации», «fact check», «проверить статью», «проверить этот абзац», «помоги мне проверить данные», «правильные ли цифры в этой статье». Неприменим для исправления грамматики, проверки перевода, проверки чисто субъективных мнений, корректировки стиля письма.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«审核 AI 生成文章中的可验证事实，通过 web search 逐条校验，输出差异报告并支持用户审批替换。当用户需要事实核查、验证文章准确性…»
审核 AI 生成文章中的可验证事实，通过 web search 逐条校验，输出差异报告并支持用户审批替换。当用户需要事实核查、验证文章准确性、检查数据日期金额是否正确、去除 AI 幻觉内容、或 fact-check 一篇文章时使用。触发于"事实核查"、"验一下这些数据"、"检查事实"、"去幻觉"、"fact check"、"核实文章"、"核实这段话"、"帮我对一下数据"、"这篇文章里的数字对不对"。不适用于语法纠错、翻译校对、纯观点验证、文风调整。
Проверяет проверяемые факты в статьях, сгенерированных ИИ, путем пошаговой проверки через веб-поиск, выводит отчет об отличиях и поддерживает…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {source_url}, references/fact-extraction-rules.md, references/search-query-templates.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 7. 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: {source_url} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/fact-extraction-rules.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/search-query-templates.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/verification-criteria.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): {source_url}, references/fact-extraction-rules.md, references/search-query-templates.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 85
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1923 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +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
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.