SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC isds-arbitrators

Инструмент для исследования арбитров в рамках урегулирования споров между инвесторами и государствами (ISDS). Инструмент может обобщать опыт арбитров на основе первичных документов, а также помогать находить арбитров по вопросам, связанным с конкретным делом. Используйте, когда пользователь спрашивает об арбитре («расскажи об арбитре X», «X, Y и Z»), просит помощи в выборе или составлении краткого списка арбитров для дела, или спрашивает о назначениях, особых мнениях, опыте рассмотрения вопросов (например, FET, экспроприация), риске отвода, двойном статусе или составе трибунала. Профили основаны на наборе данных UNCTAD ISDS Navigator плюс целевые запросы в реальном времени (ICSID); глубокая проверка извлекает фактические решения. Брат isds-research.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Arbitrator research tool for investor-State dispute settlement (ISDS).…»

Arbitrator research tool for investor-State dispute settlement (ISDS). The tool can summarize arbitrators' experience, with deliverables grounded in primary documents; it can also help find arbitrators based on the issues faced in a particular case. Use when the user asks about an arbitrator ("tell me about arbitrator X", "X, Y and Z"), wants help choosing or shortlisting arbitrators for a case, or asks about appointments, dissents, issue track records (e.g. FET, expropriation), challenge risk, double-hatting, or tribunal composition. Profiles are grounded in the UNCTAD ISDS Navigator dataset plus targeted live lookups (ICSID); deep verification retrieves the actual decisions. Sibling of isds-research.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 14 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 638 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 57 мин назад

Инструмент для исследования арбитров в рамках урегулирования споров между инвесторами и государствами (ISDS).

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторExcelДанные и аналитикаБезопасностьТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/deeper-analysis.md:11
      Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
      **Intake first:** baseline defaults to the UNCTAD snapshot — one-line confirm without blocking, or bundled (marked as recommended default) into the single blocking intake call alongside depth, never a
      с отрицанием

    Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_verified"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "freshness_window"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "freshness_category"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "verified_against"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (isds-arbitrators) не совпадает с папкой (isds-arbitrators-cameron-russell)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3638 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 711 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.