SKILLEMALL.ai

AB meta-prompt-engineering

Преобразует расплывчатые или ненадежные запросы в структурированные запросы с учетом ограничений, явными ролями, декомпозицией задач, форматами вывода и проверками качества. Используйте, когда запросы дают непоследовательные результаты, требуют явной структуры и ограничений, нуждаются в защитных механизмах, включают многошаговое рассуждение, требующее декомпозиции, нуждаются в кодировании знаний предметной области или когда пользователь упоминает улучшение запросов, шаблоны запросов, структурированные запросы, оптимизацию запросов, надежные результаты ИИ или шаблоны запросов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transforms vague or unreliable prompts into structured, constraint-awa…»

Transforms vague or unreliable prompts into structured, constraint-aware prompts with explicit roles, task decomposition, output formats, and quality checks. Use when prompts produce inconsistent outputs, need explicit structure and constraints, require safety guardrails, involve multi-step reasoning that needs decomposition, need domain expertise encoding, or when user mentions improving prompts, prompt templates, structured prompts, prompt optimization, reliable AI outputs, or prompt patterns.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 1 681 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Преобразует расплывчатые или ненадежные запросы в структурированные запросы с учетом ограничений, явными ролями, декомпозицией задач, форматами вывода и…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 72/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1681 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.