AC skill-creator-pro
Создает новые навыки, изменяет и улучшает существующие навыки, а также измеряет производительность навыков с помощью итераций, управляемых оценкой. Используйте, когда пользователи хотят создать навык с нуля, отредактировать или оптимизировать существующий навык, запустить оценки для тестирования навыка, сравнить производительность навыка с анализом дисперсии или оптимизировать описание навыка для лучшей точности срабатывания. Также используйте, когда кто-то говорит «преврати это в навык», «сделай навык для X», «улучши этот навык», «протестируй этот навык», «запусти оценки для этого навыка» или упоминает описания навыков, срабатывание навыков или качество навыков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create new skills, modify and improve existing skills, and measure ski…»
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance with eval-driven iteration. Use when users want to create a skill from scratch, edit or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy. Also use when someone says 'turn this into a skill', 'make a skill for X', 'improve this skill', 'test this skill', 'run evals on this skill', or mentions skill descriptions, skill triggering, or skill quality.
Создает новые навыки, изменяет и улучшает существующие навыки, а также измеряет производительность навыков с помощью итераций, управляемых оценкой.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения
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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8494 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8494 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 4
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 25
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -36 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 556 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.