AC verifier
Движок проверки доверия и доказательств для утверждений, источников, скриншотов, профилей, предложений и подозрительных сообщений. Используйте всякий раз, когда пользователь спрашивает, правдиво ли что-то, заслуживает ли доверия, безопасно ли, манипулировано ли, вводит ли в заблуждение или стоит ли верить. Оценивает качество доказательств, надежность источника, внутреннюю согласованность и очевидные красные флаги. Выдает четкий вердикт, уровень уверенности, заметки о рисках, недостающие доказательства и рекомендуемый следующий шаг проверки. Локальное хранение.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trust and evidence verification engine for claims, sources, screenshot…»
Trust and evidence verification engine for claims, sources, screenshots, profiles, offers, and suspicious messages. Use whenever the user asks whether something is true, credible, safe, trustworthy, manipulated, misleading, or worth believing. Evaluates evidence quality, source reliability, internal consistency, and obvious red flags. Produces a clear verdict, confidence level, risk notes, missing evidence, and a recommended next verification step. Local-only storage.
Движок проверки доверия и доказательств для утверждений, источников, скриншотов, профилей, предложений и подозрительных сообщений.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 593 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.