BC Pareto
Определяет Zeitgeist и передовые тенденции по любой теме — сканирует YouTube, GitHub, веб и навык Research, ранжирует все по релевантности, охвату, новизне и уникальности, выделяя самое важное, затем сообщает о прошлой мета-системе, текущей основной мета-системе и о том, куда движутся новаторы, со ссылками на каждую передовую идею. ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА pareto, pareto этого, запустить pareto на, zeitgeist, какой zeitgeist по, какая мета-система по, какая текущая мета-система, куда движутся мысли по теме X, кто новаторы по теме, кто опережает время в теме, о чем говорят ведущие мыслители, лучший контент по теме, самое важное. НЕ ДЛЯ ответа на конкретный фактический вопрос (Research), анализа одного контента (ExtractWisdom) или дайджестов новостей индустрии ИИ (Upgrade NewsDigest; новостей безопасности SecurityUpdates).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maps any topic's zeitgeist and frontier — sweeps YouTube, GitHub, the…»
Maps any topic's zeitgeist and frontier — sweeps YouTube, GitHub, the web and the Research skill, ranks everything down to the vital few by relevance, reach, recency and outlier-ness, then reports the past meta, the current mainstream meta, and where the forward thinkers are heading, every frontier claim linked. USE WHEN pareto, pareto this, run pareto on, zeitgeist, what's the zeitgeist on, what's the meta on, what is the current meta, where is thinking on X heading, who are the forward thinkers on, who is ahead of the curve on, what are the big thinkers saying about, top content on a topic, vital few. NOT FOR answering a specific factual question (Research), analyzing one piece of content (ExtractWisdom), or AI industry news digests (Upgrade NewsDigest; security news SecurityUpdates).
Определяет Zeitgeist и передовые тенденции по любой теме — сканирует YouTube, GitHub, веб и навык Research, ранжирует все по релевантности, охвату, новизне и…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "evals"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1083 токенов
- 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 797 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.