SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC scotus-argument-analyzer

Анализ стенограммы устных слушаний Верховного суда США для юриста, который ее не читал: позиция каждого адвоката, обсуждаемые авторитеты, опасения суда, предварительные судебные тенденции, возможные решения и сильные и слабые стороны защиты, с указанием ссылок на стенограмму. Используйте для анализа устных слушаний, отчета о слушаниях SCOTUS или оценки того, как судьи подошли к делу. Требуется читаемое содержание стенограммы; исследования, подсчет в Python и создание документов являются необязательными, с раскрытыми резервными вариантами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a U.S. Supreme Court oral argument transcript for a lawyer who…»

Analyze a U.S. Supreme Court oral argument transcript for a lawyer who has not read it: each advocate's position, authorities discussed, the bench's concerns, tentative judicial leanings, possible dispositions, and advocacy strengths and weaknesses, with transcript pinpoints. Use for oral argument analysis, a SCOTUS argument report, or an assessment of how the justices approached a case. Requires readable transcript content; research, Python tallying, and document creation are optional, with disclosed fallbacks.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 430 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 89 мин назад

Анализ стенограммы устных слушаний Верховного суда США для юриста, который ее не читал: позиция каждого адвоката, обсуждаемые авторитеты, опасения суда…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: NOTICE

АнализаторДанные и аналитикаРазработкатип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: NOTICE
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: NOTICE

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: NOTICE
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): NOTICE
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (scotus-argument-analyzer) не совпадает с папкой (scotus-argument-analyzer-seth-chandler)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3430 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.