AC postgres-semantic-search
Создает и настраивает поиск PostgreSQL с помощью pgvector, полнотекстового поиска, pg_trgm, гибридной интеграции, ParadeDB BM25 и переранжирования. Используйте для реализации поиска/RAG, слабых результатов, фильтрованных ANN-сканирований, неанглоязычных корпусов или оценки поиска. Для общих схем, RLS и настройки запросов, не связанных с поиском, используйте supabase-postgres-best-practices.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds and tunes PostgreSQL retrieval with pgvector, full-text search,…»
Builds and tunes PostgreSQL retrieval with pgvector, full-text search, pg_trgm, hybrid fusion, ParadeDB BM25 and reranking. Use for search/RAG implementation, weak results, filtered ANN scans, non-English corpora or retrieval evaluation. For general schema, RLS and query tuning unrelated to retrieval, use supabase-postgres-best-practices.
Создает и настраивает поиск PostgreSQL с помощью pgvector, полнотекстового поиска, pgtrgm, гибридной интеграции, ParadeDB BM25 и переранжирования.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 13. 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 61/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3005 токенов
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.