AB prompt-archeologist
Создает качественные, многоразовые промпты из неструктурированных диалогов, расплывчатых запросов или грубых описаний пользователя. Используйте этот навык, когда пользователь: хочет «сохранить» или «зафиксировать» то, что он делал в разговоре, как многоразовый промпт; говорит что-то вроде «как мне это повторить?», «преврати это в промпт», «какой промпт мне использовать для этого?», «извлеки промпт из этого разговора» или «я хочу воссоздать это позже»; делится неструктурированным или путаным описанием задачи и хочет, чтобы оно было приведено в порядок и стало повторяемым; или просит помощи в создании библиотеки промптов, шаблона или набора многоразовых инструкций. Всегда активируйте при любом варианте фразы «сделай это промптом», «сохрани этот рабочий процесс» или «что я только что сделал?», даже если слово «промпт» не используется.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reverse-engineers high-quality, reusable prompts from messy conversati…»
Reverse-engineers high-quality, reusable prompts from messy conversations, vague requests, or rough user descriptions. Use this skill whenever a user: wants to "save" or "capture" what they've been doing in a conversation as a reusable prompt; says things like "how do I ask this again?", "turn this into a prompt", "what prompt should I use for this?", "extract the prompt from this conversation", or "I want to recreate this later"; shares a messy or rambling description of a task and wants it cleaned up into something repeatable; or asks for help building a prompt library, template, or reusable instruction set. Always trigger on any variation of "make this a prompt", "save this workflow", or "what did I just do?" — even if the word "prompt" is never used.
Создает качественные, многоразовые промпты из неструктурированных диалогов, расплывчатых запросов или грубых описаний пользователя.
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 9, расплывчатых формулировок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1632 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 764 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.