BC four-dimensional-deep-reading
Навык четырехмерного глубокого чтения. Срабатывает, когда: (1) Пользователь предоставляет название книги или файл для анализа (2) Требуется многоаспектный разбор контента (3) Желательны первопричины, структурированные заметки, контраргументы и случайные перспективы личности. Призывает 4 виртуальных персонажа для одновременного чтения, затем синтезирует и сохраняет в папку отчетов. Поддерживает многоязычный вывод (английский/китайский/японский/корейский/и т. д.). Версия 1.8.0 — добавлена функция экспорта (Anki/Obsidian/Notion) + генерация карточек.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Four-Dimensional Deep Reading skill. Triggers when: (1) User provides…»
Four-Dimensional Deep Reading skill. Triggers when: (1) User provides a book title or file for analysis (2) Multi-perspective breakdown of content is needed (3) First principles, structured notes, counterarguments, and random identity perspectives are desired. Summons 4 virtual personas to read simultaneously, then synthesizes and saves to reports folder. Supports multi-language output (English/Chinese/Japanese/Korean/etc.). Version 1.8.0 - Added export functionality (Anki/Obsidian/Notion) + Flashcard generation.
Навык четырехмерного глубокого чтения.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 7, column 14: description: Four-Dimensional Deep Reading skill. Triggers when: (1) User provi… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 20015 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "author_website" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "author_brand" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "author_pen_name"
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 20015 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 110, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 33. 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)
- -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +3Длина description 518 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 143 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 110 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (83 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +2Инструкции двуязычные (RU + EN)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.