BD meta-deep-research
Сверхинтеллектуальный мета-навык, дистиллированный и улучшенный из учительского навыка deep-research с помощью model-distillation. Дистиллирует трехэтапный процесс совместного исследования человека и машины «План -> Параллельный глубокий поиск -> Отчет», добавляет самопроверку, саморефлексию, оркестрацию super-agent и замкнутый цикл постоянного саморазвития, выдавая более надежные и отслеживаемые результаты, постепенно превосходящие учителя.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«由 model-distillation 从教师技能 deep-research 蒸馏并增强的超越型元技能。 蒸馏其「大纲 -> 并行深度搜…»
由 model-distillation 从教师技能 deep-research 蒸馏并增强的超越型元技能。 蒸馏其「大纲 -> 并行深度搜索 -> 报告」三阶段人机协作调研流程，叠加自验证、 自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，输出更可靠可追溯、逐步超越教师。
Сверхинтеллектуальный мета-навык, дистиллированный и улучшенный из учительского навыка deep-research с помощью model-distillation.
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. 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" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "visibility"
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 (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 476 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.