SKILLEMALL.ai

BC heuristics-and-checklists

Предоставляет практические фреймворки для быстрого принятия решений с помощью ментальных сокращений (эвристик) и систематического предотвращения ошибок с помощью структурированных чек-листов. Помогает в разработке эффективных эвристик, создании чек-листов для сложных процедур и распознавании случаев, когда сокращения приводят к искажениям. Используйте при принятии решений под давлением времени или неопределенности, предотвращении ошибок в сложных процедурах, разработке правил принятия решений или чек-листов, упрощении сложных выборов, или когда пользователь упоминает эвристики, правила "большого пальца", ментальные модели, чек-листы, предотвращение ошибок, когнитивные искажения, удовлетворение или стандартные операционные процедуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Provides practical frameworks for fast decision-making through mental…»

Provides practical frameworks for fast decision-making through mental shortcuts (heuristics) and systematic error prevention through structured checklists. Guides through designing effective heuristics, creating checklists for complex procedures, and recognizing when shortcuts lead to biases. Use when making decisions under time pressure or uncertainty, preventing errors in complex procedures, designing decision rules or checklists, simplifying complex choices, or when user mentions heuristics, rules of thumb, mental models, checklists, error prevention, cognitive biases, satisficing, or standard operating procedures.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 2 811 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Предоставляет практические фреймворки для быстрого принятия решений с помощью ментальных сокращений (эвристик) и систематического предотвращения ошибок с…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураИсследованияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2811 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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 625 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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