AC skill-radar
Метанавык, действующий как уровень маршрутизации для многонавыковых агентов. При установке он перехватывает запросы пользователя ДО загрузки других навыков, оценивает все доступные навыки с использованием декларативных правил маршрутизации и дает агенту указание загрузить в контекст ТОЛЬКО наиболее подходящие навыки. Это значительно уменьшает раздувание системных промптов и повышает точность отправки навыков. Не требует никакой ML-инфраструктуры.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Meta-skill that acts as a routing layer for multi-skill agents. When i…»
Meta-skill that acts as a routing layer for multi-skill agents. When installed, it intercepts user queries BEFORE other skills are loaded, scores all available skills using declarative routing rules, and instructs the agent to load ONLY the top-matching skills into context. This dramatically reduces system prompt bloat and improves skill dispatch accuracy. Zero ML infrastructure required.
Метанавык, действующий как уровень маршрутизации для многонавыковых агентов.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 13. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1476 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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.