SKILLEMALL.ai

AC lawve-agentic-delegation-audit-ignacio-adrian-lerer

Используйте, когда юрист, юридическая команда или клиент нуждаются в оценке ИИ-агентов, которые могут действовать от имени кого-либо: отправлять сообщения, искать, составлять, подавать документы, оплачивать, удалять, подключаться к учетным записям, использовать инструменты или полагаться на внешние данные. Создает практический аудит делегирования, надзора, подотчетности и контроля для юридических операций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a lawyer, legal team, or client needs to assess AI agents tha…»

Use when a lawyer, legal team, or client needs to assess AI agents that can act on someone's behalf: send messages, search, draft, file, pay, delete, connect to accounts, use tools, or rely on external data. Produces a practical delegation, oversight, accountability, and control audit for legal operations.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 2 файла тело ≈ 1 186 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 44 мин назад

Используйте, когда юрист, юридическая команда или клиент нуждаются в оценке ИИ-агентов, которые могут действовать от имени кого-либо: отправлять сообщения…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 58/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lawve-agentic-delegation-audit-ignacio-adrian-lerer) не совпадает с папкой (agentic-delegation-audit-adrian-lerer)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1186 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

    • +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 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.