AC ai-md
AI.MD — Преобразуйте любой написанный человеком CLAUDE.md в структурированный формат, понятный ИИ. Ваш CLAUDE.md читается ИИ каждый ход, а не вами — поэтому пишите на языке ИИ. Проверено в бою: 5 раундов, 4 модели (GPT-5.3, Gemini 2.5 Pro, Grok-4, Claude Opus 4.6). Формат структурированных меток повысил соответствие Codex с 6/8 до 8/8 при идентичном контенте. Те же правила, меньше токенов, выше точность. Этот навык содержит полную методологию: как преобразовать инструкции на естественном языке в формат, которому LLM действительно лучше следуют. Запустите с: "distill my CLAUDE.md" или "rewrite my MD for AI" или "蒸餾" или "AI.MD"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI.MD — Convert any human-written CLAUDE.md into AI-native structured…»
AI.MD — Convert any human-written CLAUDE.md into AI-native structured format. Your CLAUDE.md is read by AI every single turn, not by you — so write it in AI's language. Battle-tested: 5 rounds, 4 models (GPT-5.3, Gemini 2.5 Pro, Grok-4, Claude Opus 4.6). Structured-label format raised Codex compliance from 6/8 → 8/8 on identical content. Same rules, fewer tokens, higher precision. This skill contains the complete methodology: how to take natural language instructions and convert them into a format that LLMs actually follow better. Run with: "distill my CLAUDE.md" or "rewrite my MD for AI" or "蒸餾" or "AI.MD"
AI.MD — Преобразуйте любой написанный человеком CLAUDE.md в структурированный формат, понятный ИИ. Ваш CLAUDE.md читается ИИ каждый ход, а не вами — поэтому…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
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: 7. 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 "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 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: 9, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4257 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 614 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.