CA runtime-admissibility-review
Определяет, остается ли конкретное действие, вывод, рекомендация или предложенное обязательство ИИ-агента допустимым для исполнения или институционального использования в соответствии с текущими полномочиями, делегированным объемом, доказательствами, фактами, политикой, рисками, условиями эскалации и отзыва. Используйте этот навык перед тем, как корпоративный или регулируемый ИИ-агент выполнит действие, обновит записи, запустит рабочие процессы, будет общаться с внешними сторонами, или перед тем, как учреждение будет полагаться на вывод агента таким образом, который создает последствия.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Determines whether a specific AI-agent action, output, recommendation,…»
Determines whether a specific AI-agent action, output, recommendation, or proposed commitment remains admissible for execution or institutional reliance under current authority, delegated scope, evidence, facts, policy, risk, escalation, and revocation conditions. Use this Skill before an enterprise or regulated AI agent executes, updates records, triggers workflows, communicates externally, or before an institution relies on an agentic output in a way that creates consequence.
Определяет, остается ли конкретное действие, вывод, рекомендация или предложенное обязательство ИИ-агента допустимым для исполнения или институционального…
Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: согласованность, стоимость исполнения
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 482 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9895 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (runtime-admissibility-review) не совпадает с папкой (runtime-admissibility-review-arkadiy-miteiko)
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9895 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 519
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 37. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 106 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 519 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.