AC chapter-skeleton
Создайте скелет главы, основанный на извлечении информации (`outline/chapter_skeleton.yml`), из таксономии/основной области перед стабильным разложением H3. **Триггер**: chapter skeleton, chapter-level outline, H2 skeleton, section-first survey, 章节骨架, 章级骨架. **Используйте, когда**: структура обзора должна стабилизировать намерение на уровне главы перед сопоставлением подразделов и написанием карточек. **Пропустить, если**: `outline/chapter_skeleton.yml` уже существует и доработан. **Сеть**: нет. **Защитная мера**: НЕТ ПРОЗЫ; не выдумывайте статьи; оставляйте вывод только на уровне главы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a retrieval-informed chapter skeleton (`outline/chapter_skeleton…»
Build a retrieval-informed chapter skeleton (`outline/chapter_skeleton.yml`) from taxonomy/core scope before stable H3 decomposition. **Trigger**: chapter skeleton, chapter-level outline, H2 skeleton, section-first survey, 章节骨架, 章级骨架. **Use when**: survey structure should stabilize chapter-level intent before subsection mapping and writing cards. **Skip if**: `outline/chapter_skeleton.yml` already exists and is refined. **Network**: none. **Guardrail**: NO PROSE; do not invent papers; keep output chapter-level only.
Создайте скелет главы, основанный на извлечении информации (outline/chapterskeleton.yml), из таксономии/основной области перед стабильным разложением H3.…
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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: 21. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 123 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 521 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.