AB ocas-weave
Используйте при сохранении или извлечении фактов о людях, записи отношений, подготовке к встречам, поиске идей для подарков, обнаружении связей между людьми или синхронизации контактов. Поддерживает личный социальный граф на основе происхождения (LadybugDB). Триггерные фразы: 'кого я знаю в', 'что нравится X', 'добавить этого человека', 'отношения с', 'идеи подарков для', 'синхронизировать контакты', 'подготовиться к встрече с', 'обновить weave'. Не используйте для OSINT-расследований (используйте Scout) или общего веб-поиска (используйте Sift).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when storing or retrieving facts about people, recording relations…»
Use when storing or retrieving facts about people, recording relationships, preparing for meetings, finding gift ideas, discovering connections between people, or syncing contacts. Maintains a private provenance-backed social graph (LadybugDB). Trigger phrases: 'who do I know in', 'what does X like', 'add this person', 'relationship with', 'gift ideas for', 'sync contacts', 'prepare for meeting with', 'update weave'. Do not use for OSINT investigations (use Scout) or general web research (use Sift).
Используйте при сохранении или извлечении фактов о людях, записи отношений, подготовке к встречам, поиске идей для подарков, обнаружении связей между людьми…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
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: 12. 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 4, column 14: description: Use when storing or retrieving facts about people, recording relat… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2635 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.