AC linkup-search
Используйте этот навык всякий раз, когда у агента есть доступ к инструментам веб-поиска или выборки Linkup. Обучает агента рассуждать о построении запросов, выбирать глубину поиска, писать эффективные запросы, выбирать правильный тип вывода, использовать конечную точку выборки и применять продвинутые методы, такие как последовательный поиск и охват нескольких запросов. Применимо к любой задаче, связанной с веб-поиском, извлечением контента, исследованием компаний, поиском новостей, обогащением данных или сбором информации в реальном времени через Linkup.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the agent has access to Linkup web search or f…»
Use this skill whenever the agent has access to Linkup web search or fetch tools. Teaches the agent how to reason about query construction, choose search depth, write effective queries, select the right output type, use the fetch endpoint, and apply advanced techniques like sequential search and multi-query coverage. Applicable to any task involving web search, content extraction, company research, news retrieval, data enrichment, or real-time information gathering via Linkup.
Используйте этот навык всякий раз, когда у агента есть доступ к инструментам веб-поиска или выборки Linkup.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 2. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2683 токенов
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 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.