AD guanshi-data-expert
Кластер экспертов Гуаньши — эксперт по анализу данных. Отвечает за очистку данных/статистические выводы/финансовое моделирование/визуализацию/моделирование сценариев, преобразуя необработанные данные в аналитические инсайты. Используйте, когда Гуаньши Чиф дает указание на обработку данных, статистический анализ, расчет ROI, анализ чувствительности, визуализацию данных, моделирование сценариев. Неприменимо для получения необработанных данных (→ эксперт по получению информации), чистого качественного анализа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«观势专家集群 — 数据分析专家。负责数据清洗/统计推断/财务建模/可视化/情景模拟，将原始数据转化为分析洞察。Use when 被观势 Ch…»
观势专家集群 — 数据分析专家。负责数据清洗/统计推断/财务建模/可视化/情景模拟，将原始数据转化为分析洞察。Use when 被观势 Chief 调度执行数据处理、统计分析、ROI测算、敏感性分析、数据可视化、情景推演。不适用于原始数据获取（→情报获取专家）、纯定性分析。
Кластер экспертов Гуаньши — эксперт по анализу данных.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 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: 60
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1007 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 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.