BD smart-search
Единый поисковый шлюз — интеллектуальная маршрутизация + автоматическое понижение приоритета. Автоматически выбирает оптимальный инструмент (Serper/Google, OpenCLI, агрегатор нескольких поисковиков, глубокий парсер, удаленный браузер, прямой сбор данных и т. д.) в зависимости от сценария запроса, с автоматическим понижением приоритета до следующего при сбое любого инструмента. Триггеры: когда пользователь просит найти информацию, найти веб-страницу, получить последние новости, проверить факты, найти контент на китайском или английском языке или в любом сценарии, требующем доступа к Интернету для получения информации. Когда все связанные со сканированием сценарии используют этот навык, включая координацию инструментов web-search-plus, multi-search-engine, crawl4ai, firecrawl, opencli, web_fetch и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«统一搜索入口 — 智能路由 + 自动降级。根据查询场景自动选择最优工具（Serper/Google、OpenCLI、多引擎聚合、深度爬虫、远…»
统一搜索入口 — 智能路由 + 自动降级。根据查询场景自动选择最优工具（Serper/Google、OpenCLI、多引擎聚合、深度爬虫、远程浏览器、直接抓取等），任一工具失败时自动降级到下一优先级。触发条件：用户要求搜索信息、查找网页、获取最新资讯、验证事实、搜索中英文内容、或任何需要联网获取信息的场景。当搜索相关的所有场景都使用此 Skill，包括 web-search-plus、multi-search-engine、crawl4ai、firecrawl、opencli、web_fetch 等工具的协调调用。
Единый поисковый шлюз — интеллектуальная маршрутизация + автоматическое понижение приоритета.
Как процесс D 49/100 · 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: 3. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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 (smart-search) не совпадает с папкой (smart-search-fallback)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 841 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
- -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.