BC accountability-buddy
Придерживайтесь своих учебных целей с ежедневными проверками, отслеживанием серий и мотивационной поддержкой. Ваш ИИ-партнер по подотчетности, который отмечает успехи, отслеживает последовательность и помогает вам формировать устойчивые учебные привычки. Идеально подходит для тех, кто испытывает трудности с самодисциплиной или нуждается во внешней мотивации. Ключевые слова: подотчетность, привычка, серия, мотивация, проверка, цели, последовательность, дисциплина, учебный партнер. Триггеры: «держи меня в курсе», «отслеживай мой прогресс», «помоги мне быть последовательным», «проверяй меня», «партнер по подотчетности».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stay accountable to your learning goals with daily check-ins, streak t…»
Stay accountable to your learning goals with daily check-ins, streak tracking, and motivational support. Your AI accountability partner that celebrates wins, tracks consistency, and helps you build lasting learning habits. Perfect for anyone who struggles with self-discipline or wants external motivation. Keywords: accountability, habit, streak, motivation, check-in, goals, consistency, discipline, learning partner. Triggers: "keep me accountable", "track my progress", "help me stay consistent", "check in on me", "accountability partner".
Придерживайтесь своих учебных целей с ежедневными проверками, отслеживанием серий и мотивационной поддержкой.
Как процесс C 51/100 · 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
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Stay accountable to your learning goals with daily check-ins, stre… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 245 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
- +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
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.