BC long-text-tracker
Система отслеживания длинных текстов — обеспечивает связность сегментированного контента. Условия срабатывания (должны выполняться все): количество сегментов ≥3 И общий объем текста ≥3000 символов И требуется логическая связность между абзацами. Применимо: серии твитов, серии учебных пособий, серии отчетов, серийный контент. Ключевые слова для срабатывания: писать серию твитов, писать серию учебных пособий, писать серию отчетов, серийное создание контента, создание длинных текстов по сегментам Не срабатывает: - Отдельная статья (количество сегментов <3) - Самостоятельный короткий текст (общий объем текста <3000 символов) - Сборники без требований к связности - Обсуждение «как писать серии», но без конкретных творческих задач Обработка неоднозначности: при невозможности определить, спросить «нужно ли создавать серийный контент (≥3 сегмента) или отдельный контент?»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«长文本追踪系统 - 让分段内容保持连贯。 触发条件（必须全部满足）：分段数≥3 且 总字数≥3000 且 段落间需逻辑连贯。 适用：推文系列…»
长文本追踪系统 - 让分段内容保持连贯。 触发条件（必须全部满足）：分段数≥3 且 总字数≥3000 且 段落间需逻辑连贯。 适用：推文系列、教程系列、报告系列、连载内容。 触发词：写系列推文、写教程系列、写报告系列、连载创作、分段创作长文本 不触发： - 单篇文章（分段数<3） - 独立短文（总字数<3000） - 无连贯性要求的合集 - 讨论"如何写系列"但无具体创作需求 歧义处理：无法判断时询问"是要创作系列内容（≥3段），还是单篇内容？"
Система отслеживания длинных текстов — обеспечивает связность сегментированного контента.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 4. 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 "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1900 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 48 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (38 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.