SKILLEMALL.ai

BC thesis-assesor

Критически оценивает и улучшает юридическую научную диссертацию, идею статьи, студенческую заметку, утверждение в семинарской работе или исследовательскую повестку дня, используя структуру Юджина Волоха: новизна, неочевидность, полезность и обоснованность, связанное исследование, тесты, специфичные для утверждения, и устойчивый состязательный проход. Создает самостоятельный отчет с зеленым, желтым или красным индикатором. Используйте, когда профессор права или студент юридического факультета спрашивает, является ли утверждение жизнеспособным, новым, публикуемым, предвосхищенным, полезным, стоящим рассмотрения или лучшим, чем конкурирующие темы; или хочет, чтобы диссертация прошла стресс-тест, была сужена, отремонтирована или сравнена. Коннектор не требуется: используйте связанные юридические и научные исследования, когда они доступны, общедоступные источники в противном случае, и раскрывайте любой отказ от исследования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Critically assess and improve a legal scholarly thesis, article idea,…»

Critically assess and improve a legal scholarly thesis, article idea, student note, seminar-paper claim, or research agenda using Eugene Volokh's novelty, nonobviousness, utility, and soundness framework, connector-aware research, claim-specific tests, and a sustainable adversarial pass. Produces a self-contained green-, yellow-, or red-light report. Use when a law professor or law student asks whether a claim is viable, novel, publishable, preempted, useful, worth pursuing, or better than competing topics; or wants a thesis stress-tested, narrowed, repaired, or compared. No connector is required: use connected legal and scholarly research when available, public sources otherwise, and disclose any no-research fallback.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 5 файлов тело ≈ 3 972 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Критически оценивает и улучшает юридическую научную диссертацию, идею статьи, студенческую заметку, утверждение в семинарской работе или исследовательскую…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:189
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Run a sustainable scholarly red team

    Просканировано файлов: 5. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (thesis-assesor) не совпадает с папкой (thesis-assesor-seth-chandler)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3972 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 728 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.