SKILLEMALL.ai

BA eval-skills

Оценка и улучшение навыка на основе эталонных случаев — запускайте целевой навык вслепую в новом, контекстно-независимом субагенте для каждого входного примера, оценивайте артефакт по ожидаемому результату и позволяйте пробелам определять правки. Используйте, когда пользователь хочет протестировать/оценить/улучшить/укрепить навык, говорит "этот навык постоянно выдает X / постоянно пропускает Y" или передает навык вместе с парами входных данных → ожидаемый результат. Связывается с [write-skills](../write-skills/SKILL.md) (принципы написания, которым подчиняется каждое исправление).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Eval and improve a skill against golden cases — run the target skill b…»

Eval and improve a skill against golden cases — run the target skill blind in a fresh, context-free subagent on each example input, grade the artifact against the expected outcome, and let the gaps drive the edits. Use when the user wants to test/eval/improve/harden a skill, says "this skill keeps producing X / keeps missing Y", or hands a skill plus example input→expected-output pairs. Pairs with [write-skills](../write-skills/SKILL.md) (the authoring principles every fix obeys).

dzhng/jevgrep Agent Skills автор: dzhng 1 файл тело ≈ 1 774 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Оценка и улучшение навыка на основе эталонных случаев — запускайте целевой навык вслепую в новом, контекстно-независимом субагенте для каждого входного…

Как процесс A 92/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
92/100
Дойдёт до конца
Ошибки и развилки вес 10
60
Когда включается вес 12
70
Инструменты и файлы вес 18
100
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: 1. 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 92/100

    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1774 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.