BC high-dim-intuition-rebuild
Диагностирует, где интуиция учащегося в области 3D-геометрии вводит его в заблуждение в высокоразмерном контексте (концентрация меры, гауссовы оболочки, нарушение метрики расстояния, гипотеза многообразия, объем в углах, сохранение случайного проецирования), а затем хирургически заменяет ложную картину правильной. Используйте, когда пользователь рассуждает о высокоразмерных пространствах (вложения, скрытые векторы, активации нейронных сетей, облака больших данных, ландшафты оптимизации) и либо делает утверждение, верное в 3D, но ложное в 1000D, либо выражает замешательство по поводу высокоразмерного явления, которое «не должно» происходить.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnoses where a learner's 3D geometric intuition is misleading them…»
Diagnoses where a learner's 3D geometric intuition is misleading them in a high-dimensional context (concentration of measure, Gaussian shells, distance-metric breakdown, manifold hypothesis, volume-in-corners, random-projection preservation), then surgically replaces the false picture with the correct one. Use when the user is reasoning about high-dim spaces (embeddings, latent vectors, neural net activations, large-scale data clouds, optimization landscapes) and either makes a claim that's true in 3D but false in 1000D, or expresses confusion at a high-dim phenomenon that "shouldn't" happen.
Диагностирует, где интуиция учащегося в области 3D-геометрии вводит его в заблуждение в высокоразмерном контексте (концентрация меры, гауссовы оболочки…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 3. 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
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3682 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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 600 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.