AD yotta-prompt
Yuan Yin — навык уточнения намерений + вход в экосистему: когда пользователь вводит расплывчатое слово / фразу, распознает намерение, предлагает 2-4 варианта направления, углубляется (цель / объем / вывод / ограничения), а затем связывает с соответствующим навыком Yuan Ge, выдавая напрямую исполняемую подсказку. Постоянно загружается (always-load): автоматически активируется в начале каждой новой сессии, чтобы помочь пользователям, которые «не знают, как использовать ИИ, не знают, как задавать вопросы». Триггеры: когда пользователь не знает, как задать вопрос, не знает, чего хочет, вводит расплывчатое слово / фразу, хочет, чтобы его направили к подходящему навыку. Ограничения: только уточняет намерения, не предустанавливает позицию, не проводит проверку безопасности; подсказки не имеют искусственных ограничений (если не нарушают правила / законы / не являются джейлбрейком); не улучшает подсказки; чисто локально и офлайн.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«元引 —— 意图澄清 + 生态入口技能：用户输入一句模糊的话 / 一个词时，识别意图、给出 2-4 个候选方向、深挖（目标/范围/输出/约束…»
元引 —— 意图澄清 + 生态入口技能：用户输入一句模糊的话 / 一个词时，识别意图、给出 2-4 个候选方向、深挖（目标/范围/输出/约束），再串联到对应元阁技能输出可直接运行的提示词。常驻注入（always-load）：每次新会话开始自动生效，接住「不会用 AI、不知道怎么提问」的用户。触发：用户不知道怎么提问、不知道想要什么、输入模糊的一句话 / 一个词、想被引导到合适技能时。边界：只澄清意图、不预设立场、不做安全评审；提示词不人为设限（不违规/不犯法/不越狱即可）；不做 prompt 美化；纯本地离线。
Yuan Yin — навык уточнения намерений + вход в экосистему: когда пользователь вводит расплывчатое слово / фразу, распознает намерение, предлагает 2-4 варианта…
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: 12. 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: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1032 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.