AC self-critique
Улучшение качества вывода за счет структурированной самопроверки перед финализацией. Основанный на исследованиях Constitutional AI и саморефлексии, этот навык создает цикл обратной связи, где вы критикуете свою работу по критериям качества, выявляете проблемы и вносите исправления. Используйте для любого вывода, где важно качество — код, тексты, анализ, решения. Критически важно для выявления ошибок, повышения ясности и обеспечения полноты перед выпуском.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Improve output quality through structured self-review before finalizin…»
Improve output quality through structured self-review before finalizing. Based on Constitutional AI and self-reflection research, this skill creates a feedback loop where you critique your own work against quality criteria, identify issues, and revise. Use for any output where quality matters—code, writing, analysis, decisions. Critical for catching errors, improving clarity, and ensuring completeness before shipping.
Улучшение качества вывода за счет структурированной самопроверки перед финализацией.
Как процесс C 61/100 · 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:370Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)### Pattern 3: The Red Team
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:375Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)RED TEAM QUESTIONS:
Просканировано файлов: 3. 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 61/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3232 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 421 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.