AC self-improving-business
Выявляет проблемы бизнес-администрирования, пробелы в политике, несоответствие KPI, задержки в принятии решений, сбои при передаче задач и несоответствие интересов заинтересованных сторон для повышения качества операционных решений. Используйте, когда: (1) появляются узкие места в утверждении или исполнении, (2) определения KPI конфликтуют между командами, (3) управление процессами непоследовательно, (4) обязательства по SLA не выполняются или имеют тенденцию к задержке, (5) отклонение бюджета требует сортировки, (6) нарушается передача задач поставщику или между командами, (7) документация по политике отклоняется от фактической практики.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Captures business administration issues, policy gaps, KPI misalignment…»
Captures business administration issues, policy gaps, KPI misalignment, decision delays, handoff failures, and stakeholder misalignment to improve operational decision quality. Use when: (1) approval or execution bottlenecks appear, (2) KPI definitions conflict across teams, (3) process governance is inconsistent, (4) SLA commitments are missed or trending late, (5) budget variance requires triage, (6) vendor or cross-team handoff breaks, (7) policy documentation drifts from actual practice.
Выявляет проблемы бизнес-администрирования, пробелы в политике, несоответствие KPI, задержки в принятии решений, сбои при передаче задач и несоответствие…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6030 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6030 токенов
- 100Шаги. Шагов: 126
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 22. 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
- +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 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 51 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 126 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.