BC narrative-evidence-ledger
Создает реестр доказательств, на котором может строиться нарративная работа, до выбора структуры. Фиксирует рамку (единица, знаменатель, окно, граница популяции), атомизирует материал на выводы с классами доказательств A-F и указателями для повторного поиска, сортирует каждую причинно-следственную связь от L1 MECHANISM до L5 CONJECTURE с разрешенными и запрещенными наборами глаголов, выполняет одностороннее продвижение от вывода к утверждению для победы и ведет столбец DEAD для всего, что было отклонено. Используйте перед составлением плана или черновика нарратива, основанного на доказательствах, при аудите того, действительно ли утверждения в черновике имеют источник, когда для передачи требуется слой происхождения, или когда пользователь упоминает реестр доказательств, реестр утверждений, происхождение, источники, оценку причинности, блокировку знаменателя, выборочное цитирование или круговую ссылку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds the evidence ledger that narrative work is allowed to be built…»
Builds the evidence ledger that narrative work is allowed to be built on, before any structure is chosen. Locks the frame (unit, denominator, window, population boundary), atomizes material into findings with evidence classes A-F and re-findable pointers, triages every causal claim L1 MECHANISM to L5 CONJECTURE with permitted and banned verb sets, runs one-way promotion from finding to claim to beat, and keeps a DEAD column of everything a veto killed. Use before outlining or drafting any evidence-based narrative, when auditing whether a draft's claims are actually sourced, when a piece needs a provenance layer for handoff, or when user mentions evidence ledger, claim ledger, provenance, sourcing, causal grading, denominator lock, cherry-picking, or circular citation.
Создает реестр доказательств, на котором может строиться нарративная работа, до выбора структуры.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5094 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5094 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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 778 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.