BD cue-deep-verification
Проведение глубокого исследования для сценария «глубокая проверка» с помощью Cue: проникновение в поверхностные утверждения проверяемой информации, перекрестная проверка с независимыми источниками и проверка базовых данных для точного выявления временных несоответствий, отклонений в данных и вводящей в заблуждение информации. Охватывает основные аспекты, такие как проверка фактов, проверка бизнеса и интеллектуальной собственности, проверка адресов, радар финансовых отчетов, проверка квалификации контрагентов, проверка достоверности мнений в исследовательских отчетах, и создание проверяемых рабочих документов, содержащих сравнение с оригинальным текстом, цепочку доказательств и красные флажки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 Cue 跑「深度核查」场景的深度研究：穿透待核查资讯的表层表述，通过独立信源交叉验证与底层数据复核，精准识别时间错位、数据偏差与误导性信…»
用 Cue 跑「深度核查」场景的深度研究：穿透待核查资讯的表层表述，通过独立信源交叉验证与底层数据复核，精准识别时间错位、数据偏差与误导性信息。覆盖事实核查、工商与知识产权核查、地址核查、财报附注雷达、交易对手资质核查、研报观点可信度核查等核心搭子，产出含原文对照、证据链与红旗标注的可复核核查底稿。
Проведение глубокого исследования для сценария «глубокая проверка» с помощью Cue: проникновение в поверхностные утверждения проверяемой информации…
Как процесс D 46/100 · 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: 2. 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 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: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 550 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.