BC regenerative-intelligence
Используйте при проектировании, проверке или эксплуатации систем памяти, извлечения данных и управления шаблонами для агентного ИИ, где требуются снижение вреда, невозможность идентификации, извлечение данных в рамках согласия и ограничение энергии. Спецификация инвариантов, которым должна соответствовать реализующая система, а не среда выполнения: этот файл не создает хранилище, не хранит данные и никого не отслеживает. НЕ вызывайте для общего разговора, для любой системы памяти, которая профилирует или нацелена на людей, или в качестве оправдания молчаливого отказа, ухудшенных ответов или синтетических данных при извлечении.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when designing, reviewing, or operating memory, recall, and patter…»
Use when designing, reviewing, or operating memory, recall, and pattern-stewardship systems for agentic AI where harm reduction, non-identifiability, consent-scoped recall, and energy restraint are required. A specification of invariants an implementing system must honor, not a runtime: this file builds no vault, stores no data, and monitors no one. Do NOT invoke for general conversation, for any memory system that profiles or targets people, or as justification for silent refusal, degraded answers, or synthetic data in recall.
Используйте при проектировании, проверке или эксплуатации систем памяти, извлечения данных и управления шаблонами для агентного ИИ, где требуются снижение…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5678 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "ecosystem" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5678 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 92
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.