BD signalis
Глобальная разведка, осведомленность в реальном времени для AI-агентов — два x402 интерфейса: (1) Master Intelligence, сводка синтеза по 14 источникам из разных областей, обновляемая каждые 4 часа (резюме для руководства, полный анализ в markdown, междоменные инсайты, нарративы, сигналы, настроения); и (2) Pulse, отслеживание AI-бизнес-нарративов (активные нарративы с этапом жизненного цикла + импульс, детализация по нарративу, исторические сводки, необработанный контент). Оплата за вызов через x402 (только USDC на Base); без аккаунтов, без API-ключей. Бесплатные /v1/intelligence/index, /brief, /sample и /latest раскрывают структуру каждого ответа master-digest перед оплатой.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Global intelligence, real-time awareness for AI agents — two x402 surf…»
Global intelligence, real-time awareness for AI agents — two x402 surfaces: (1) Master Intelligence, a 14-source cross-domain synthesis digest produced every 4 hours (executive summary, full markdown analysis, cross-domain insights, narratives, signals, sentiment); and (2) Pulse, AI-business narrative tracking (active narratives with lifecycle stage + momentum, per-narrative detail, historical digests, raw content). Pay-per-call via x402 (USDC on Base only); no accounts, no API keys. Free /v1/intelligence/index, /brief, /sample, and /latest expose every master-digest response shape before you pay.
Глобальная разведка, осведомленность в реальном времени для AI-агентов — два x402 интерфейса: (1) Master Intelligence, сводка синтеза по 14 источникам из…
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1901 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 604 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.