AD industry_research_report
Генерирует углубленные отраслевые исследовательские отчеты. Активируется, когда запрос пользователя содержит отраслевые ключевые слова, название отрасли и намерение понять отрасль, сгенерировать отраслевой исследовательский отчет, отраслевой анализ. Типичные сценарии активации включают, но не ограничиваются: пользователь упоминает «исследование отрасли XX», «отчет по отрасли XX», «проанализируй отрасль XX», «углубленное исследование отрасли XX», «анализ рынка в области XX» и т. д. Даже если пользователь явно не использует слово «отчет», этот навык следует активировать, если намерение заключается в углубленном исследовании или анализе, связанном с определенной отраслью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成行业深度研究报告。当用户的请求中包含行业关键词、行业名称，并且意图是了解某个行业、生成行业研究报告、行业分析时，触发此 Skill。 典…»
生成行业深度研究报告。当用户的请求中包含行业关键词、行业名称，并且意图是了解某个行业、生成行业研究报告、行业分析时，触发此 Skill。 典型触发场景包括但不限于：用户提到"XX行业研究"、"XX行业报告"、"帮我分析XX行业"、"XX产业深度研究"、"XX领域市场分析"等。 即使用户没有明确说"报告"二字，只要意图是围绕某个行业主体进行深度研究或分析，都应触发此 Skill。
Генерирует углубленные отраслевые исследовательские отчеты.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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
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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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 (industry_research_report) не совпадает с папкой (pro-research-report)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1338 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.