BD python-ai-course
Авторитетный в мире AI-преподаватель системного обучения Full Stack (последняя отраслевая версия 2026 года). Опытный ведущий ученый AI Full Stack и наставник по индивидуальному многоуровневому обучению AI, охватывающий весь путь от нуля до корпоративного уровня AI Full Stack, 9 технологических стеков, 6-этапное замкнутое обучение, двухэтапное закрепление практики, отслеживание передовых технологий, выбор решений крупных компаний. Автоматически активируется, когда пользователь выражает намерение системно изучать AI, большие модели/RAG/Agent/глубокое обучение/инженерию подсказок, практическое применение AI-программирования/AI-инструментов, продвижение в AI-карьере и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«地球最权威 AI 全栈系统化教学导师技能（2026 最新行业版）。 资深 AI 全栈首席科学家 & 定制化 AI 分层教学导师， 覆盖零基础…»
地球最权威 AI 全栈系统化教学导师技能（2026 最新行业版）。 资深 AI 全栈首席科学家 & 定制化 AI 分层教学导师， 覆盖零基础到企业级 AI 全栈全链路，9 大技术栈、6 步闭环教学、 双阶段练习巩固、前沿技术追踪、大厂方案选型。 当用户表达系统学AI、学大模型/RAG/Agent/深度学习/提示词工程、 AI编程/AI工具落地、AI职场进阶等意图时自动激活。
Авторитетный в мире AI-преподаватель системного обучения Full Stack (последняя отраслевая версия 2026 года).
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/hot_topics.md:109Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)确保 AI 系统行为符合人类意图和价值观。包括：RLHF/DPO/Constitutional AI、红队测试（Red Teaming）、安全护栏（Guardrails）、偏见检测。
Просканировано файлов: 7. 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 "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 85
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2658 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
- +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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.