AB chinese-history-literature-culture
Пишет, редактирует и цитирует статьи на китайском языке по истории, литературе и культуре Китая (Пять династий и десять царств, шелк, Сон в красном тереме, 洛神赋, 脂砚斋 и т. д.). Используйте, когда пользователь делится своим собственным планом, заметками или потоком мыслей для статьи по китайской истории/литературе/культуре и хочет, чтобы агент следовал этому ходу мыслей (обязательно), расширял с помощью веб-исследований и создавал отполированный, хорошо цитируемый черновик. Вывод на китайском языке (по умолчанию упрощенный); исходный материал может быть на любом языке. Охватывает создание, полировку, проверку фактов и выбор источников.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write, polish, and cite Chinese-language articles on Chinese history,…»
Write, polish, and cite Chinese-language articles on Chinese history, literature, and culture (Five Dynasties & Ten Kingdoms, silk, Dream of the Red Chamber, 洛神赋, 脂砚斋, etc.). Use when the user shares their own outline, notes, or stream-of-thought for a 中文历史/文学/文化 article and wants the agent to follow that thought-flow (must), expand with web research, and produce a polished, well-cited draft. Output is in Chinese (simplified by default); source material may be in any language. Covers creation, polishing, fact-checking, and source selection.
Пишет, редактирует и цитирует статьи на китайском языке по истории, литературе и культуре Китая (Пять династий и десять царств, шелк, Сон в красном тереме…
Как процесс B 73/100 · 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: 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 73/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3903 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 Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 548 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.