AB stack-builder
Разрабатывайте, проверяйте и развивайте персонализированный стек AI-навыков («ваш собственный gstack») для любого пользователя. Наблюдает за реальным контекстом пользователя и проводит интервью для выявления пробелов, определяет как сильные стороны, которые стоит воспроизвести, так и сбои в рабочем процессе, которые стоит компенсировать, привлекает существующие навыки, а затем разрабатывает дополнительный портфель ролей, который отражает, управляет, оспаривает, проверяет и усиливает пользователя — и генерирует новые роли в виде устанавливаемых файлов SKILL.md. Активируется по запросам «build my stack», «create my own gstack», «personal AI stack», «design my skill stack», «audit my stack», «帮我建我自己的stack», «打造我的专属skill组合», «复制我的能力做成AI团队», «定制我的AI团队» или когда пользователь делится проектами в стиле gstack/E-Stack и запрашивает свою версию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design, audit, and evolve a personalized AI skill stack ("your own gst…»
Design, audit, and evolve a personalized AI skill stack ("your own gstack") for any user. Observes the user's real context and interviews for gaps, identifies both signature strengths worth replicating and workflow breakdowns worth compensating, recruits existing skills, then designs a complementary role portfolio that mirrors, operates, challenges, verifies, and amplifies the user — and generates the new roles as installable SKILL.md files. Triggers on "build my stack", "create my own gstack", "personal AI stack", "design my skill stack", "audit my stack", "帮我建我自己的stack", "打造我的专属skill组合", "复制我的能力做成AI团队", "定制我的AI团队", or when a user shares gstack/E-Stack-style projects and asks for their own version.
Разрабатывайте, проверяйте и развивайте персонализированный стек AI-навыков («ваш собственный gstack») для любого пользователя.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3489 токенов
- 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 Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 708 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.