SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC isds-research

Соответствующие нормам исследования с использованием поиска по документам, касающиеся арбитражных решений и постановлений по спорам между инвесторами и государствами (ISDS). Используйте, когда пользователь спрашивает об арбитражных делах ICSID / инвестиционных договоров, решениях или доктринах (справедливое и равноправное обращение, экспроприация, юрисдикция, расходы, аннулирование и т. д.) и хочет получить ответы, основанные на фактическом тексте документа с точными цитатами. Определяет правильный документ на странице дела, подтверждает его по первым страницам самого PDF, запрашивает первичные документы по требованию от ICSID, PCA и т. д., никогда не сканирует и не размещает корпус в нарушение применимых условий, и цитирует только извлеченный текст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compliant, retrieval-grounded research over investor-State dispute set…»

Compliant, retrieval-grounded research over investor-State dispute settlement (ISDS) awards and decisions. Use when the user asks about ICSID / investment-treaty arbitration cases, awards, or doctrines (fair and equitable treatment, expropriation, jurisdiction, costs, annulment, etc.) and wants answers grounded in the actual document text with pinpoint citations. Identifies the correct document on the case page, confirms it against the PDF's own first pages, retrieves primary documents on demand from ICSID, PCA, etc., never scrapes or hosts a corpus in violation of applicable terms, and cites only retrieved text.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 12 992 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 84 мин назад

Соответствующие нормам исследования с использованием поиска по документам, касающиеся арбитражных решений и постановлений по спорам между инвесторами и…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, стоимость исполнения

ПроцедураДанные и аналитикаИсследованиятип 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Согласованность вес 8
40
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12992 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "maintainer"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (isds-research) не совпадает с папкой (isds-research-cameron-russell)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12992 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 90, расплывчатых формулировок: 4
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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 Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (17 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 620 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.