AF book-to-skill
【Превращение знаний в навыки】 Превращайте технические книги/PDF/белые книги/дизайн-спецификации/операционные руководства в импортируемые AI-навыки (пакеты знаний) — не просто извлекайте исходный текст с помощью RAG, а превращайте методологии из книг во внутренние правила принятия решений, шаблоны и ментальные модели, чтобы AI мог применять профессиональные методы во время работы. Подходит для: превращения "Чистого кода" в навык проверки кода, спецификаций бренда в навык проверки изображений, записей инвестиционных вопросов и ответов в навык инвестиционных исследований. Используйте, когда пользователь говорит "преврати эту книгу в навык" "преобразуй PDF в навык" "знания как услуга".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【知识技能化】把技术书/PDF/白皮书/设计规范/运营手册蒸馏成可导入的 AI 技能（知识包）——不是 RAG 检索原文，而是把书里方法论内…»
【知识技能化】把技术书/PDF/白皮书/设计规范/运营手册蒸馏成可导入的 AI 技能（知识包）——不是 RAG 检索原文，而是把书里方法论内化为决策规则、模板、心智模型，让 AI 边干活边套用专业方法。适合：把《Clean Code》变代码审查 Skill、把品牌规范变审图 Skill、把投资问答录变投研 Skill。当用户说"把这本书变成 skill""把 PDF 转成技能""知识即服务"时使用。
【Превращение знаний в навыки】 Превращайте технические книги/PDF/белые книги/дизайн-спецификации/операционные руководства в импортируемые AI-навыки (пакеты…
Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<book>.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 7. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/<book>.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "emoji"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/<book>.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.