AB agent-qa-gates
Шлюзы проверки выходных данных для систем ИИ-агентов. Предотвращает галлюцинации данных, утечку внутреннего контекста, неправильные форматы, дублирующиеся отправки, отклонения после сжатия и ложные делегированные завершения. Используйте при создании или эксплуатации агента, который доставляет выходные данные людям или внешним системам. Предоставляет многоуровневую систему шлюзов (внутренний → для пользователя → внешний → код), протокольные шлюзы для повторяющихся режимов отказа, шлюзы приема делегированной работы, классификацию серьезности и обратную связь для эволюции шлюзов. Активируется по фразам вроде "QA gates", "validation", "output quality", "prevent hallucination", "delivery checklist", "agent QA".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Output validation gates for AI agent systems. Prevents hallucinated da…»
Output validation gates for AI agent systems. Prevents hallucinated data, leaked internal context, wrong formats, duplicate sends, post-compaction drift, and false delegated completions. Use when building or operating an agent that delivers output to humans or external systems. Provides a tiered gate system (internal → user-facing → external → code), protocol gates for recurring failure modes, delegated-work acceptance gates, severity classification, and a feedback loop for gate evolution. Triggers on phrases like "QA gates", "validation", "output quality", "prevent hallucination", "delivery checklist", "agent QA".
Шлюзы проверки выходных данных для систем ИИ-агентов.
Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1292 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 622 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.