AF research-assistant
Читает заметки Bear с тегом "待整理", извлекает ключевые слова по теме, ищет подходящие GIF-файлы через gifgrep, вставляет их в заметку и удаляет тег. Используйте, когда пользователь хочет автоматически проиллюстрировать или завершить исследовательские заметки в Bear.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read Bear notes tagged "待整理", extract topic keywords, search for relev…»
Read Bear notes tagged "待整理", extract topic keywords, search for relevant GIFs via gifgrep, insert them into the note, and remove the tag. Use when the user wants to auto-illustrate or finalize research notes from Bear.
Читает заметки Bear с тегом "待整理", извлекает ключевые слова по теме, ищет подходящие GIF-файлы через gifgrep, вставляет их в заметку и удаляет тег.
Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: GIF_URL
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: GIF_URL
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): GIF_URL
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-assistant) не совпадает с папкой (research-assistant-bear)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 373 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.