AC cda-data-synth
CDA Causality Data Synthesizer — автоматически генерирует причинно-следственные наборы данных, пригодные для использования в архитектуре CDA, на основе описания предметной области. Генерирует Entity-State Graph (в формате JSON), список CausalEdge, траектории наблюдений с временными метками, параметры ограничений Гамильтониана. Охватывает физические домены, такие как термодинамика, механика, гидродинамика, многодоменное сопряжение и т. д., поддерживает генерацию обучающих данных, проверочных данных, эталонных данных. Активируется, когда пользователю необходимо сгенерировать синтетические данные для архитектуры CDA, сконструировать причинно-следственные сценарии симуляции, разработать эталонные наборы данных для тестирования. Ключевые слова: синтез причинных данных, Entity-State Graph, генерация данных симуляции, обучающие данные CDA, синтетические причинные данные, данные причинных графов, данные симуляции физических процессов, данные причинных траекторий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CDA 因果数据合成器——根据领域描述自动生成 CDA 架构可消费的因果数据集。 生成 Entity-State Graph（JSON 格式…»
CDA 因果数据合成器——根据领域描述自动生成 CDA 架构可消费的因果数据集。 生成 Entity-State Graph（JSON 格式）、CausalEdge 列表、带时间戳的观测轨迹、哈密顿量约束参数。 覆盖热力学、力学、流体、多域耦合等物理域，支持生成训练数据、验证数据、基准测试数据。 当用户需要为 CDA 架构生成合成数据、构造因果仿真场景、设计测试基准数据集时触发。 触发词：因果数据合成、Entity-State Graph、生成仿真数据、CDA训练数据、合成因果数据、因果图数据、物理仿真数据集、因果轨迹数据。
CDA Causality Data Synthesizer — автоматически генерирует причинно-следственные наборы данных, пригодные для использования в архитектуре CDA, на основе…
Как процесс C 53/100 · 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: 5. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 461 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 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.