SKILLEMALL.ai

AC synthesis-and-analogy

Синтезирует информацию из нескольких источников в связные выводы и применяет аналоговое мышление для переноса знаний между областями. Используйте при проведении обзоров литературы, интеграции отзывов заинтересованных сторон, согласовании противоречивых точек зрения, выявлении закономерностей между источниками, создании объясняющих аналогий («X похоже на Y»), поиске творческих решений через междоменное применение, или проверке применимости аналогий (поверхностные против глубоких). Используйте, когда пользователь упоминает «синтезировать», «объединить источники», «аналогия», «похоже на», «перенести из», «интегрировать выводы».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Synthesizes information from multiple sources into coherent insights a…»

Synthesizes information from multiple sources into coherent insights and applies analogical reasoning to transfer knowledge across domains. Use when conducting literature reviews, integrating stakeholder feedback, reconciling conflicting viewpoints, identifying cross-source patterns, creating explanatory analogies ("X is like Y"), finding creative solutions through cross-domain transfer, or testing whether analogies hold (surface vs deep). Use when user mentions "synthesize", "combine sources", "analogy", "similar to", "transfer from", "integrate findings".

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 2 539 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Синтезирует информацию из нескольких источников в связные выводы и применяет аналоговое мышление для переноса знаний между областями.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияФинансыОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 63/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 87
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2539 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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

    • +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
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.