AB game-design-prosocial-session-chapters
Разрабатывает или аудирует просоциальные игровые процессы в многопользовательских играх, основанных на сессиях, используя трехфазную модель глав, построенную вокруг настройки, малых циклов и долгого хвоста. Используйте при оценке кооперативных игр, командных шутеров, MOBA, многопользовательских игр по миссиям или других форматов с повторными сессиями; при планировании того, как подготовить доверие перед игрой, усилить повторяющиеся просоциальные действия во время игры и перенести позитивный социальный импульс между сессиями; или когда многопользовательская игра кажется социально плоской, враждебной, забываемой или неспособной превратить один хороший матч в другой.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design or audit prosocial experiences in session-based multiplayer gam…»
Design or audit prosocial experiences in session-based multiplayer games using a three-phase chapter model built around Setup, Little Loops, and Long Tail. Use when evaluating co-op games, team shooters, MOBAs, mission-based multiplayer, or other repeat-session formats; when planning how to prime trust before play, reinforce repeatable prosocial actions during play, and carry positive social momentum across sessions; or when a multiplayer game feels socially flat, hostile, forgettable, or unable to turn one good match into another.
Разрабатывает или аудирует просоциальные игровые процессы в многопользовательских играх, основанных на сессиях, используя трехфазную модель глав, построенную…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, 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 65/100
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 108
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1879 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.