SKILLEMALL.ai

BC ladder-of-abstraction

Целенаправленно перемещает текст между конкретным и абстрактным и не позволяет ему застревать на среднем уровне, где обитает бюрократический текст. Помечает каждый абзац R1 (названные детали) до R4 (смысл), применяет правила выполнения, обнаруживает ловушку среднего уровня, исправляет ее, спускаясь к реальной детали, а не упрощая лексику, ограничивает верхний уровень тестовым контр-предложением и завершает спуском в форме буквы А. Используйте, когда черновик читается как плотный, расплывчатый или полный жаргона, когда оценка читаемости не проходит, когда вывод кажется грандиозным или незаслуженным, когда технический материал не будет понятен широкой аудитории, или когда пользователь упоминает лестницу абстракции, слишком абстрактно, слишком расплывчато, конкретный пример, средний уровень, мертвая зона, жаргон, высота, увеличение, уменьшение и, следовательно, капитализм.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Moves prose deliberately between the concrete and the abstract and sto…»

Moves prose deliberately between the concrete and the abstract and stops it stranding in the middle rung where bureaucratic prose lives. Tags every paragraph R1 (named particulars) to R4 (meaning), enforces run rules, detects the middle-rung trap, repairs it by climbing down to a real particular rather than simplifying vocabulary, gates the top rung with a counter-sentence test, and closes with an A-frame descent. Use when a draft reads as dense, vague, or jargon-heavy, when a readability score fails, when a conclusion feels grandiose or unearned, when technical material will not land for a general reader, or when user mentions ladder of abstraction, too abstract, too vague, concrete example, middle rung, dead zone, jargon, altitude, zoom in, zoom out, and thus capitalism.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 3 588 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Целенаправленно перемещает текст между конкретным и абстрактным и не позволяет ему застревать на среднем уровне, где обитает бюрократический текст.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документытип 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
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 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 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3588 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
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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 783 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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