AB hyperthink
Движок глубокого исследования с тройной перспективой. Активируется командой /hyperthink. Запускает поток опроса для сужения области, затем выполняет 6-этапный полностью автоматический конвейер: (1) Краткое изложение от мастера Opus + 3 варианта промпта с ветвлением по ролям, (2) 36 параллельных глубоких исследований (12 разделов × 3 агента: Оптимист / Аналитик / Критик), (3a) Тройная проверка только аналитиком — проверка фактов оптимиста, присвоение тегов уверенности всем утверждениям, сжатие каждого раздела в структурированный сравнительный документ, (3b) Единое повествование, объединяющее все 3 перспективы с встроенными уровнями уверенности, (4) Итоговый брифинг + docx, отправляемый в Telegram. Полностью автоматический после активации. Результат: synthesis.md + brief.docx. Стоимость: ~$55–75 за запуск.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triple-perspective deep research engine. Triggered by /hyperthink. Run…»
Triple-perspective deep research engine. Triggered by /hyperthink. Runs an interrogate flow to narrow scope, then executes a 6-stage fully automatic pipeline: (1) Opus master brief + 3 persona-branched prompt variants, (2) 36 parallel deep-dives (12 sections × 3 agents: Optimist / Analyst / Critic), (3a) Analyst-only trifecta audit — fact-checks Optimist, confidence-tags all claims, compresses each section to a structured comparison doc, (3b) unified synthesis narrative weaving all 3 perspectives with embedded confidence tiers, (4) executive brief + docx delivered to Telegram. Fully hands-off after trigger. Output: synthesis.md + brief.docx. Cost: ~$55–75/run.
Движок глубокого исследования с тройной перспективой.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5662 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires"
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5662 токенов
- 100Шаги. Шагов: 55
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 17. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 668 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.