SKILLEMALL.ai

CC Judicial First Impression

Оценивает юридический аргумент, представление или структурированное рассуждение с точки зрения судьи, читающего его впервые и в условиях нехватки времени. Создает структурированную оценку из семи частей: о чем, по-видимому, идет речь в деле, немедленные моменты замешательства, что кажется сильным, что кажется слабым, что предполагается, но не доказано, предварительный уровень уверенности (низкий/средний/высокий) и что потребуется для убеждения. Навык не переписывает, не улучшает и не атакует аргумент — он сообщает, как он воспринимается скептически настроенным, опытным читателем без предварительного контекста. Работает с краткими аргументами, свидетельскими показаниями, письмами перед подачей иска, позиционными заявлениями, научными статьями и неюридическими структурированными рассуждениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assesses a legal argument, submission, or piece of structured reasonin…»

Assesses a legal argument, submission, or piece of structured reasoning from the perspective of a judge reading it cold under time pressure. Produces a structured seven-part assessment: what the case appears to be about, immediate points of confusion, what feels strong, what feels weak, what is assumed but unproved, a provisional confidence level (low/medium/high), and what would be needed to persuade. The skill does not rewrite, improve, or attack the argument — it tells you how it actually lands on a sceptical, experienced reader with no prior context. Works on skeleton arguments, witness statements, letters before action, position statements, academic articles, and non-legal structured reasoning.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 2 файла тело ≈ 3 629 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 57 мин назад

Оценивает юридический аргумент, представление или структурированное рассуждение с точки зрения судьи, читающего его впервые и в условиях нехватки времени.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторТексты и документыИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Judicial First Impression) не совпадает с папкой (judicial-first-impression-larissa-meredith-flister)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3629 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 708 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.