AB ai-roi-audit
Проверяйте, окупились ли расходы организации на ИИ — измеряется относительно базовых показателей, а не расчетов поставщика или интуиции. Используйте, когда CFO спрашивает, что принесли инструменты ИИ, при продлении контрактов на ИИ, при консолидации пересекающихся подписок на ИИ или для составления плана измерения до следующих расходов. Создает аудит ROI с вердиктами по каждому инструменту (сохранить/консолидировать/отменить), честный метод измерения, лежащий в основе каждого числа, и базовый план для всего, что еще не может быть оценено. Для прогнозирования ROI до инвестиций используйте roi-estimator; этот навык измеряет то, что уже произошло.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit whether the organisation's AI spend actually paid — measured aga…»
Audit whether the organisation's AI spend actually paid — measured against baselines, not vendor math or vibes. Use when a CFO asks what the AI tools returned, when renewing AI contracts, when consolidating overlapping AI subscriptions, or to build the measurement plan before the next spend. Produces an ROI audit with per-tool verdicts (keep/consolidate/cut), the honest-measurement method behind each number, and a baseline plan for whatever can't be scored yet. To forecast ROI before an investment use roi-estimator; this skill measures what already happened.
Проверяйте, окупились ли расходы организации на ИИ — измеряется относительно базовых показателей, а не расчетов поставщика или интуиции.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу
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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 28, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1224 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.