SKILLEMALL.ai

BB law-expertise-to-skill-ignacio-adrian-lerer

Превратите ограниченную экспертизу юриста, рабочий процесс, стандарт проверки или модель принятия юридических решений в безопасный, проверяемый юридический ИИ-навык. Используйте, когда пользователь предоставляет юридические записки, комментарии, контрольные списки, заметки о переговорах, привычки проверки, руководства по соблюдению требований или профессиональные отзывы и хочет получить повторно используемый навык в стиле Lawve. Не выдавайте себя за юриста и не утверждайте, что воспроизводите личность; извлекайте только авторизованную, ограниченную источником возможность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a lawyer's bounded expertise, workflow, review standard, or legal…»

Turn a lawyer's bounded expertise, workflow, review standard, or legal judgment pattern into a safe, inspectable legal AI skill. Use when a user provides legal memos, comments, checklists, negotiation notes, review habits, compliance playbooks, or professional feedback and wants a reusable Lawve-style skill. Do not impersonate the lawyer or claim to reproduce a person; distill only authorized, source-bounded capability.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 2 файла тело ≈ 554 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 83 мин назад

Превратите ограниченную экспертизу юриста, рабочий процесс, стандарт проверки или модель принятия юридических решений в безопасный, проверяемый юридический…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, повторный запуск

ПроцедураПродажи и CRMБезопасностьЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 66/100

    • 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 (law-expertise-to-skill-ignacio-adrian-lerer) не совпадает с папкой (law-expertise-to-skill-adrian-lerer)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 554 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 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.