BD weekly-review
Навык для автоматического анализа результатов работы любого ИИ-агента (еженедельный обзор / анализ / оптимизация подсказок / очистка диалогов). Основные возможности: панель использования и времени ИИ, анализ подсказок и предложения по их изменению, определение эффективных/неэффективных факторов, диаграмма распределения времени и тенденций токенов/факторов, очистка открытых диалогов, автоматический еженедельный отчет по расписанию. Используйте, когда задача пользователя связана с еженедельным анализом, просмотром использования, улучшением подсказок, включая, но не ограничиваясь: сколько токенов было потрачено, оптимизация и улучшение подсказок, недельный обзор, анализ работы, визуализированный отчет об анализе, очистка диалогов, автоматический анализ результатов работы ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向任意 AI Agent 自动复盘的 Skill（weekly-review / 复盘 / 提示词优化 / 会话清理）。 核心能力覆盖：A…»
面向任意 AI Agent 自动复盘的 Skill（weekly-review / 复盘 / 提示词优化 / 会话清理）。 核心能力覆盖：AI 用量与时间看板、提示词复盘与改写建议、高效/低效归因、 时间分布与 Token/归因趋势图、开放会话对齐清理、定时自动周报。 当用户任务涉及周度复盘、用量查看、提示词改进时使用，包括但不限于： Token 花了多少、提示词优化改进、一周总结、工作复盘、复盘可视化报告、 清理对话、AI 自动复盘。
Навык для автоматического анализа результатов работы любого ИИ-агента (еженедельный обзор / анализ / оптимизация подсказок / очистка диалогов).
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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: 12. 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 "read_when"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 271 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.