BD diting
谛听 — система глубокой организационной диагностики HR, основанная на методе McKinsey Seven Steps + Socrates Audit + Iceberg Model. Используйте, когда пользователь просит провести глубокий анализ проблемы, диагностику команды, анализ первопричин, организационную диагностику, оценку руководителей, диагностику культуры, анализ текучести кадров, сопоставление зарплат, оценку готовности к изменениям, инвентаризацию талантов. Не подходит для простых вопросов, запросов информации о политике, генерации шаблонов, составления писем и других повседневных HR-задач.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«谛听 — HR 深度组织诊断系统，基于麦肯锡七步法+苏格拉底审计+冰山模型。Use when user asks to 深度分析问题、团队诊…»
谛听 — HR 深度组织诊断系统，基于麦肯锡七步法+苏格拉底审计+冰山模型。Use when user asks to 深度分析问题、团队诊断、根因分析、组织诊断、干部评估、文化诊断、离职分析、薪酬对标、变革准备度评估、人才盘点。不适用于简单问答、政策查询、模板生成、邮件起草等日常 HR 事务。
谛听 — система глубокой организационной диагностики HR, основанная на методе McKinsey Seven Steps + Socrates Audit + Iceberg Model.
Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6118 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "diting"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (diting) не совпадает с папкой (chief)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6118 токенов
- 100Шаги. Шагов: 208
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 21. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (13 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
- +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
- -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 78 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 208 пунктов
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 14)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.