AC global-search
Использует передовую технологию многоисточникового поиска, которая мгновенно синтезирует огромные объемы информации из Интернета, предоставляя исчерпывающие и релевантные результаты за счет интеллектуальной агрегации по умолчанию. Выполняет параллельные поиски по нескольким контентным каналам одновременно для обеспечения максимального охвата и релевантности. Обеспечивает превосходную эффективность поиска с помощью одного запроса. Используйте, когда пользователю нужно искать в Интернете, собирать новости, находить статьи по ключевым словам или получать ссылки для исследований.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unleashes cutting-edge multi-source search technology that instantly s…»
Unleashes cutting-edge multi-source search technology that instantly synthesizes vast amounts of information across the web, delivering comprehensive and relevant results through intelligent aggregation by default. Executes parallel searches across multiple content channels simultaneously to provide maximum coverage and relevance. Offers superior search efficiency with a single query. Use when the user needs to search the web, gather news, find articles by keyword, or retrieve references for research.
Использует передовую технологию многоисточникового поиска, которая мгновенно синтезирует огромные объемы информации из Интернета, предоставляя исчерпывающие и…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, 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 61/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (global-search) не совпадает с папкой (globalsearch)
- 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: 32, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2367 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 506 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.