BF Financial Industry Training & Coaching System
Система обучения и коучинга в финансовой отрасли на базе ИИ — охватывает оценку навыков, персонализированные пути обучения, ролевые тренинги, викторины по знаниям и отслеживание производительности. Создана для учебных отделов финансовых учреждений. Ключевые слова: система обучения, оценка навыков, ролевые игры, путь обучения, финансовое образование, 培训系统, 技能评估, 角色扮演, 学习路径, 金融培训, 员工培训, 技能考核, 智能陪练, 学习管理, 培训管理.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered financial industry training and coaching system — covers sk…»
AI-powered financial industry training and coaching system — covers skill assessment, personalized learning paths, role-play training, knowledge quizzes, and performance tracking. Built for financial institutions' training departments. Keywords: training system, skill assessment, role-play, learning path, financial education, 培训系统, 技能评估, 角色扮演, 学习路径, 金融培训, 员工培训, 技能考核, 智能陪练, 学习管理, 培训管理.
Система обучения и коучинга в финансовой отрасли на базе ИИ — охватывает оценку навыков, персонализированные пути обучения, ролевые тренинги, викторины по…
Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: AI-powered financial industry training and coaching system — cover… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Financial Industry Training & Coaching System) не совпадает с папкой (finance-training-coach)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1189 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.