AC mu-critical-thinking
Тренер по критическому мышлению (на основе "Научись задавать вопросы"). Оценка качества аргументации по 12 параметрам, выявление логических ошибок, тренировка сократовских вопросов, аудит качества принятия решений, выявление ловушек данных. Триггеры: критическое мышление, логические ошибки, оценка аргументации, научись задавать вопросы, допрос, логические пробелы, ловушки данных, достоверность доказательств, ошибка рассуждения, аудит решений, подготовка к дебатам, сократовский вопрос, чучело, скользкая дорожка, обобщение на основе частного случая, апелляция к авторитету, ложная причинность, ложное дихотомия. Неприменимо: простой поиск информации, фактические вопросы, не требующие глубокого размышления.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«批判性思维提问教练（基于《学会提问》）。12维度论证质量评估、逻辑谬误识别、苏格拉底式追问训练、决策质量审计、数据陷阱识别。触发词：批判性思…»
批判性思维提问教练（基于《学会提问》）。12维度论证质量评估、逻辑谬误识别、苏格拉底式追问训练、决策质量审计、数据陷阱识别。触发词：批判性思维、逻辑谬误、论证评估、学会提问、追问、逻辑漏洞、数据陷阱、证据可信、推理错误、决策审计、辩论准备、苏格拉底提问、稻草人、滑坡谬误、以偏概全、诉诸权威、虚假因果、错误二分。不适用：单纯信息查询、不需要深度思考的事实性问题。
Тренер по критическому мышлению (на основе "Научись задавать вопросы").
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: 12. 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 "display_name"
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: 70
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1329 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.