AD AI Agent Orchestration Advisor
Помощник по сравнению и выбору фреймворков с несколькими агентами на основе ИИ — анализ вариантов использования, сравнение LangGraph/CrewAI/OpenAI Agents SDK/Claude Agent SDK, генерация рекомендаций по архитектуре и стартового кода. Ключевые слова: мультиагент, оркестрация агентов, LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Strands Agents, AutoGen, сравнение фреймворков агентов, архитектура ИИ-агентов, проектирование мультиагентных систем, SDK агентов, 多智能体, 智能体编排, 框架对比, 智能体架构.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered multi-agent framework comparison and selection assistant —…»
AI-powered multi-agent framework comparison and selection assistant — analyze use cases, compare LangGraph/CrewAI/OpenAI Agents SDK/Claude Agent SDK, generate architecture recommendations and starter code. Keywords: multi-agent, agent orchestration, LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Strands Agents, AutoGen, agent framework comparison, AI agent architecture, multi-agent system design, agent SDK, 多智能体, 智能体编排, 框架对比, 智能体架构.
Помощник по сравнению и выбору фреймворков с несколькими агентами на основе ИИ — анализ вариантов использования, сравнение LangGraph/CrewAI/OpenAI Agents…
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. 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)
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI Agent Orchestration Advisor) не совпадает с папкой (ai-agent-orchestration-advisor)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1607 токенов
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 445 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.