AC deep-research
Агент для глубоких междисциплинарных исследований. Используйте, когда: (1) пользователь просит исследовать тему, вопрос или утверждение, (2) пользователю нужен обзор литературы, конкурентный анализ или проверка фактов, (3) пользователь говорит «разберись», «расследуй», «узнай о», «что нам известно о», (4) пользователю нужен информационный документ или отчет с цитатами. НЕ для: простых фактических запросов (используйте web_search напрямую), вопросов, связанных с кодом (используйте coding-agent), получения одного известного URL (используйте web_fetch).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep multi-source research agent. Use when: (1) user asks to research…»
Deep multi-source research agent. Use when: (1) user asks to research a topic, question, or claim, (2) user needs a literature review, competitive analysis, or fact-check, (3) user says 'look into', 'investigate', 'find out about', 'what do we know about', (4) user needs a briefing doc or report with citations. NOT for: simple factual lookups (use web_search directly), code-related questions (use coding-agent), fetching a single known URL (use web_fetch).
Агент для глубоких междисциплинарных исследований.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
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: 4. 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 56/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (deep-research) не совпадает с папкой (claw-researcher)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2060 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.