SKILLEMALL.ai

BC forecast-premortem

Проверяет прогнозы на прочность, предполагая сбой и работая в обратном направлении для выявления слепых зон, хвостовых рисков и излишней уверенности. Применяет технику премортема Гэри Кляйна к вероятностному прогнозированию. Используйте, когда уверенность высока (>80% или <20%), необходимо выявить хвостовые риски и неизвестные неизвестные, хотите расширить излишне уверенные интервалы или когда пользователь упоминает премортем, обратное прогнозирование, что может пойти не так, стресс-тест или черных лебедей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stress-tests predictions by assuming failure and working backward to i…»

Stress-tests predictions by assuming failure and working backward to identify blind spots, tail risks, and overconfidence. Applies Gary Klein's premortem technique to probabilistic forecasting. Use when confidence is high (>80% or <20%), need to identify tail risks and unknown unknowns, want to widen overconfident intervals, or when user mentions premortem, backcasting, what could go wrong, stress test, or black swans.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 3 694 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Проверяет прогнозы на прочность, предполагая сбой и работая в обратном направлении для выявления слепых зон, хвостовых рисков и излишней уверенности.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/premortem-principles.md:176
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Premortem vs Red Teaming
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/premortem-principles.md:178
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Red Teaming:**
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/premortem-principles.md:188
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Use both:** Red team attacks the plan, premortem explains the failure.

    Просканировано файлов: 4. 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 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3694 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.