BC 定向技术方案深度拆解调研
Глубокое техническое исследование конкретных технических решений/продуктов от поставщиков. Стандартизированный вывод, охватывающий четыре основных модуля: аппаратное обеспечение, программное обеспечение, совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения, а также техническое тестирование. Строго различает общедоступные проверяемые факты и технические выводы, позволяя последовательно углубляться от общей архитектуры до основных компонентов/алгоритмов. Этот навык оркестрирует логику исследования, анализ информации и генерацию отчетов. Фактические задачи скрапинга делегируются веб-скрейперу и playwright-скрейперу. Используйте, когда пользователь просит исследовать конкретное техническое решение, архитектуру продукта, технический разбор технологий поставщика или нуждается в глубоком техническом анализе с разделением фактов и выводов. Ключевые фразы включают: 调研技术方案, 拆解某个产品技术, 分析某公司技术方案, 深度调研某产品, technical solution research, vendor technology breakdown, product architecture deep-dive, hardware software co-design analysis.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive deep technical research on vendor-specific technical sol…»
Comprehensive deep technical research on vendor-specific technical solutions/products. Standardized output covering four core modules: Hardware Breakdown, Software Breakdown, Hardware-Software Co-Design, and Technical Benchmarking. Strictly distinguishes publicly verifiable facts from technical derivations, enabling progressive deep-diving from overall architecture down to core components/algorithms. This Skill orchestrates research logic, information analysis, and report generation. Actual scraping tasks are delegated to web-scraper and playwright-scraper. Use when user asks to research a specific technical solution, product architecture, vendor technology breakdown, or needs deep technical analysis with fact/derivation distinction. Trigger phrases include: 调研技术方案, 拆解某个产品技术, 分析某公司技术方案, 深度调研某产品, technical solution research, vendor technology breakdown, product architecture deep-dive, hardware software co-design analysis.
Глубокое техническое исследование конкретных технических решений/продуктов от поставщиков.
Как процесс C 56/100 · 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Comprehensive deep technical research on vendor-specific technical… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "references"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (定向技术方案深度拆解调研) не совпадает с папкой (targeted-tech-research)
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4052 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 106
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Длина description 934: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.