AC critical-thinking
【Критическое мышление · Научись задавать вопросы】Дистилляция программы «Научись задавать вопросы» (12-е издание) Нила Брауна в процедурную, применимую методологию разбора и оценки аргументов. Охватывает: разбор структуры аргумента (тема/заключение/причины/доказательства/предположения), список из 10 критических вопросов, шаблон выявления логических ошибок, оценку силы доказательств (личный опыт/примеры/свидетельства/авторитеты/наблюдения/исследовательские работы), альтернативные причины и корреляция ≠ причинность, проверку манипулирования данными, список упущенной информации, серые выводы и условные предложения, защиту от когнитивных искажений (Система 1/предвзятость подтверждения/доступность и т. д.). Используется, когда пользователь говорит «помоги мне проанализировать этот аргумент», «обоснован ли этот вывод?», «есть ли логические ошибки?», «надежны ли доказательства?», «найди альтернативные причины», «данные обманывают?», «что упущено в этом тексте?», «критическое мышление», «научись задавать вопросы», «как разобрать аргумент», «выявить когнитивные искажения».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【批判性思维·学会提问】把尼尔·布朗《学会提问》（第12版）蒸馏成程序化、可套用的论证拆解与评估方法论。覆盖：论证结构拆解（论题/结论/理由…»
【批判性思维·学会提问】把尼尔·布朗《学会提问》（第12版）蒸馏成程序化、可套用的论证拆解与评估方法论。覆盖：论证结构拆解（论题/结论/理由/证据/假设）、10个批判性问题清单、逻辑谬误识别模板、证据效力判定（个人经历/案例/证言/权威/观察/调查研究）、替代原因与相关性≠因果、数据欺骗检查、省略信息清单、灰度结论与条件句、认知偏见防御（系统1/确认偏误/可得性等）。当用户说"帮我分析这段论述""这个观点站得住吗""有没有逻辑谬误""证据可靠吗""找出替代原因""数据是不是在骗人""这段话省略了什么""批判性思维""学会提问""论证怎么拆解""识别认知偏差"时使用。
【Критическое мышление · Научись задавать вопросы】Дистилляция программы «Научись задавать вопросы» (12-е издание) Нила Брауна в процедурную, применимую…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 3. 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 "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 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 281 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.