AC book-skill-finder
Мгновенно находите нон-фикшн книги с рейтингами Goodreads, краткими описаниями, ключевыми концепциями и предложениями ИИ для улучшения файлов знаний вашего агента. Охватывает 4 варианта использования: ① Поиск книг — («найди книги о формировании привычек» «ищи книги по продуктивности») ② Получение деталей книги — («расскажи об Atomic Habits» «каковы ключевые концепции в Deep Work») ③ Внедрение знаний — («предложи книги для базы знаний моего агента» «порекомендуй книги для улучшения моего ИИ») ④ Рекомендации по чтению — («что мне почитать дальше» «книги, похожие на The Lean Startup») Активируется, когда пользователи говорят: «найди книгу» «ищи книги» «рекомендация книги» «что почитать» или упоминают: book lookup / book search / nonfiction / Goodreads / Heardly.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Instantly find nonfiction books with Goodreads ratings, summaries, key…»
Instantly find nonfiction books with Goodreads ratings, summaries, key concepts, and AI suggestions for enhancing your agent's knowledge files. Covers 4 use cases: ① Search books — ("find books about habit formation" "search for books on productivity") ② Get book details — ("tell me about Atomic Habits" "what are the key concepts in Deep Work") ③ Knowledge injection — ("suggest books for my agent's knowledge base" "recommend books to enhance my AI") ④ Reading recommendations — ("what should I read next" "similar books to The Lean Startup") Trigger when users say: "find a book" "search books" "book recommendation" "what to read" or mention: book lookup / book search / nonfiction / Goodreads / Heardly.
Мгновенно находите нон-фикшн книги с рейтингами Goodreads, краткими описаниями, ключевыми концепциями и предложениями ИИ для улучшения файлов знаний вашего…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 6. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 155 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 709 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.