AB skill-picker
Обнаруживает и рекомендует лучшие навыки агента на основе намерений пользователя, а не только ключевых слов. Активируется, когда пользователи спрашивают «как мне сделать X», «найди навык для X», «есть ли навык, который...», или всякий раз, когда задача может выиграть от специализированного навыка. Также активируется проактивно, когда агент обнаруживает повторяющиеся ручные задачи, пробелы в рабочих процессах или недостающие возможности в середине разговора. Поддерживает английский и китайский языки. Рекомендует комбинации навыков, а не только отдельные навыки. Этот навык только предлагает команды установки — он никогда не выполняет установки автономно. Все установки требуют явного подтверждения пользователя.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discovers and recommends the best agent skills based on user intent —…»
Discovers and recommends the best agent skills based on user intent — not just keywords. Activates when users ask "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that...", or whenever a task would benefit from a specialized skill. Also activates proactively when the agent detects repeated manual tasks, workflow gaps, or missing capabilities mid-conversation. Supports English and Chinese. Recommends skill combinations, not just single skills. This skill only suggests install commands — it never executes installs autonomously. All installs require explicit user confirmation.
Обнаруживает и рекомендует лучшие навыки агента на основе намерений пользователя, а не только ключевых слов.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "binaries"
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2434 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 588 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.