SKILLEMALL.ai

CD fact-check

Систематическая проверка каждого утверждения перед его публикацией. Подобно профессиональным отделам фактчекинга (The New Yorker, ProPublica, стандартам IFCN): извлекает каждое проверяемое утверждение, проверяет каждое по актуальным цитируемым источникам (никогда не по данным обучения), присваивает 6-уровневый статус уверенности, применяет исправления и создает отчет с оценкой пройдено/не пройдено. Включает механизм проверки утверждений, полученных из базы знаний или базы данных: ПРОИЗВОДИТЕЛЬ ≠ ПРОВЕРЯЮЩИЙ (повторно извлекает каждое утверждение по другому пути запроса) и ПРИНАДЛЕЖНОСТЬ ≠ АВТОРСТВО (утверждения человек→объект разрешаются через типизированные ребра), с доставкой, заблокированной на неподтвержденных утверждениях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematic claim-by-claim verification for any content before it ships…»

Systematic claim-by-claim verification for any content before it ships. Modeled on professional fact-checking desks (The New Yorker, ProPublica, IFCN standards): extract every verifiable claim, check each against live citable sources (never training data), assign a 6-level confidence status, apply corrections, and produce a scored pass/fail report. Includes a data-derived-claims gate for outputs produced FROM the brain or a database: PRODUCER ≠ VERIFIER (re-derive each claim via a different query path) and AFFILIATION ≠ AUTHORSHIP (person→thing claims resolve through typed edges), with delivery hard-blocked on unsupported claims.

garrytan/gbrain Agent Skills автор: garrytan MIT 1 файл тело ≈ 4 971 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Систематическая проверка каждого утверждения перед его публикацией.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../conventions/untrusted-content.md

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../conventions/untrusted-content.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: gbrain

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/brain-first.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/quality.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/untrusted-content.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/agent-operator-protocol.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../academic-verify/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../citation-fixer/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../cross-modal-review/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../perplexity-research/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mutating"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "writes_pages"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "upstream"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../conventions/untrusted-content.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../conventions/untrusted-content.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4971 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 96
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 637 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.