BF intelligence-brain
AI-движок для анализа информации о компаниях. Восьмишаговый конвейер обработки (сбор → анализ → детализация → упорядочивание → объединение → использование → удаление → обобщение) + межфайловые выводы (три ежедневных отчета складываются в одну правду) + трехканальное резервирование нейронных связей + четырехуровневая автоматическая маршрутизация по уровню конфиденциальности информации. Информация усваивается, решения выдаются — мозг не база данных, а система переваривания. Триггеры: «мозг компании» «информационный движок» «обработка информации» «графы знаний» «поддержка принятия решений» «AI-мозг» «обработка информации» «обработка сигналов»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI原生公司情报大脑引擎：八步代谢管线（采集→解析→拆解→整理→合并→使用→删除→举一反三）+跨文件推论（三条日报拼出一个真相）+三通道神经…»
AI原生公司情报大脑引擎：八步代谢管线（采集→解析→拆解→整理→合并→使用→删除→举一反三）+跨文件推论（三条日报拼出一个真相）+三通道神经链冗余+四级信息密级自动路由。信息吃进去，决策吐出来——大脑不是数据库，是消化系统。触发词：「公司大脑」「情报引擎」「信息代谢」「知识图谱」「决策支持」「AI大脑」「情报处理」「信号处理」
AI-движок для анализа информации о компаниях.
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/pipeline-playbook.md, references/inference-patterns.md, references/neural-chain-design.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/pipeline-playbook.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/inference-patterns.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/neural-chain-design.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/pipeline-playbook.md, references/inference-patterns.md, references/neural-chain-design.md
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 894 токенов
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 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.