BC scene-construction-scam
Создает сцены, которые сообщаются, а не генерируются, путем запуска четырехслотового квалификационного ворот SCAM (Место действия, Персонаж, Действие, Смысл) с источником, требуемым для каждого слота, минимальным и максимальным количеством сцен, детализацией из 1 из 20 с вето на происхождение, проходом RUE и аудитом соотношения сцены/резюме к целевым соотношениям форм. Каждый метод имеет вариант для человека и вариант для системы (рынок, протокол, учреждение, кодовая база, цепочка поставок). Используйте при преобразовании исследовательских заметок в сцену, начале раздела с моментом, решении, является ли отрывок сценой или резюме, или аудите, является ли яркий абзац фактически источником, или когда пользователь упоминает сцену, SCAM, показать, а не рассказывать, говорящая деталь, сцена против резюме, резюме в костюме, установочный кадр, сделай это ярким, или in medias res.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds scenes that are reported rather than generated, by running a fo…»
Builds scenes that are reported rather than generated, by running a four-slot SCAM qualification gate (Setting, Character, Action, Meaning) with a source required per slot, a scene floor and ceiling, the 1-of-20 telling-detail cut with a provenance veto, the RUE pass, and a scene/summary narrative-distance audit against per-form ratio targets. Every technique has a person variant and a system variant (market, protocol, institution, codebase, supply chain). Use when turning research notes into a scene, opening a section with a moment, deciding whether a passage is a scene or summary, or auditing whether a vivid paragraph is actually sourced, or when user mentions scene, SCAM, show don't tell, telling detail, scene vs summary, summary in costume, establishing shot, make this vivid, or in medias res.
Создает сцены, которые сообщаются, а не генерируются, путем запуска четырехслотового квалификационного ворот SCAM (Место действия, Персонаж, Действие, Смысл)…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
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: 6. 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4249 токенов
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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)
- +3Длина description 808: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.