BD bias-auditor
Используется, когда пользователь говорит «Ответы ИИ предвзяты», «Вывод содержит гендерные/региональные/возрастные стереотипы», «Как обнаружить предвзятость модели?», «Контент должен пройти проверку на справедливость» или когда перед публикацией контента, ориентированного на определенную аудиторию (найм/рекомендации/обслуживание клиентов/оценка), нужно провести самопроверку на справедливость. Рассматривает вывод модели как «продукт с определенной точкой зрения»: сканирует на наличие слов, относящихся к демографическим группам, стереотипных выражений, односторонних причинно-следственных связей, помечает потенциальную предвзятость и предлагает рекомендации по ее устранению. Теоретическая основа: Три закона LGD — наличие регистрации, наличие сертификации, наличие контроля доступа. Триггеры: обнаружение предвзятости, bias audit, справедливость, стереотипы, дискриминация ИИ, проверка контента, самопроверка на справедливость, stereotype.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户说『AI回答有偏见』『输出性别/地域/年龄刻板印象』『怎么检测模型偏见』『内容要过公平审查』，或在发布面向人群的内容(招聘/推荐/客服…»
当用户说『AI回答有偏见』『输出性别/地域/年龄刻板印象』『怎么检测模型偏见』『内容要过公平审查』，或在发布面向人群的内容(招聘/推荐/客服/评测)前想做公平性自检时使用。把模型输出当『带视角的生产物』：扫人口群体词·刻板表述·单边归因，标出潜在偏见并给去偏改写建议。理论根基：LGD 三律（有籍·有证·有门禁）。触发词：偏见检测、bias audit、公平性、刻板印象、AI歧视、内容审查、公平自检、stereotype。
Используется, когда пользователь говорит «Ответы ИИ предвзяты», «Вывод содержит гендерные/региональные/возрастные стереотипы», «Как обнаружить предвзятость…
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.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 212 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "read_when" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 477 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.