SKILLEMALL.ai

AB scene-craft

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «спланировать сцену», «структура сцены», «последующая сцена», «подтекст диалога», «глубокая точка зрения», «психическая дистанция», «попытка-неудача», «карточки сцен», «экспозиция», «информационная свалка», «флэшбэк», «временной скачок», «начало истории», «зацепка на первой странице», «представить персонажа», «результат сцены», «да-но нет-и» или хочет получить проработку на уровне сцены для написания или пересмотра. НЕ для темпоритма книги или структуры актов (используйте plot-structure).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "plan a scene", "scene…»

This skill should be used when the user asks to "plan a scene", "scene structure", "sequel scene", "dialogue subtext", "deep POV", "psychic distance", "try fail", "scene cards", "exposition", "info dump", "flashback", "time skip", "story opening", "first page hook", "introduce a character", "scene outcome", "yes-but no-and", "chapter hook", or wants scene-level craft for drafting or revision. NOT for book-level pacing or act structure (use plot-structure).

danjdewhurst/story-skills Agent Skills автор: danjdewhurst MIT 9 файлов тело ≈ 1 869 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает «спланировать сцену», «структура сцены», «последующая сцена», «подтекст диалога», «глубокая…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1869 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 18 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.