CC anomaly-alert
Выявляйте аномальные сеансы с помощью данных Agent Monitor — выбросы затрат из системы ценообразования, аномалии токенов (всплески промахов кэша, скачки базовых показателей компактирования), необычные соотношения типов событий (разрывы между PreToolUse/PostToolUse, кластеры APIError), отклонения в поведении от аналитики рабочих процессов (выбросы оценок сложности, аномалии распространения ошибок) и сеансы с аномальными метаданными (экстремальное количество ходов, высокое количество блоков мышления, нулевая продолжительность хода).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Identify anomalous sessions using Agent Monitor data — cost outliers f…»
Identify anomalous sessions using Agent Monitor data — cost outliers from the pricing engine, token anomalies (cache miss spikes, compaction baseline surges), unusual event type ratios (PreToolUse/PostToolUse gaps, APIError clusters), behavioral deviations from workflow intelligence (complexity score outliers, error propagation anomalies), and sessions with abnormal metadata (extreme turn_count, high thinking_blocks, zero turn_duration).
Выявляйте аномальные сеансы с помощью данных Agent Monitor — выбросы затрат из системы ценообразования, аномалии токенов (всплески промахов кэша, скачки…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 620 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.