BC chain-estimation-decision-storytelling
Объединяет оценку, анализ решений и повествование для преобразования неопределенных выборов в четкие рекомендации, готовые для заинтересованных сторон. Количественно оценивает неопределенные переменные, применяет анализ ожидаемой стоимости для выявления лучшего варианта, а затем упаковывает анализ в убедительное повествование. Используйте при оценке стратегических вариантов (создать или купить, выход на рынок, распределение ресурсов), количественной оценке компромиссов, обосновании инвестиций, представлении предложений лицам, принимающим решения, или когда пользователь упоминает анализ рентабельности инвестиций, ожидаемую стоимость, бизнес-кейс, соотношение затрат и выгод или нуждается в сочетании оценки с убедительной коммуникацией.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chains estimation, decision analysis, and storytelling to transform un…»
Chains estimation, decision analysis, and storytelling to transform uncertain choices into clear, stakeholder-ready recommendations. Quantifies uncertain variables, applies expected value analysis to identify the best option, then packages the analysis into a persuasive narrative. Use when evaluating strategic options (build vs buy, market entry, resource allocation), quantifying tradeoffs, justifying investments, pitching to decision-makers, or when user mentions ROI analysis, expected value, business case, cost-benefit, or needs to combine estimation with persuasive communication.
Объединяет оценку, анализ решений и повествование для преобразования неопределенных выборов в четкие рекомендации, готовые для заинтересованных сторон.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 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 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1988 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.