AC translation-reframing-audience-shift
Адаптирует контент для разных аудиторий, сохраняя основную точность, изменяя тон, глубину, акценты и структуру для соответствия уровню знаний и целям аудитории. Используйте, когда технический контент нуждается в бизнес-ориентированном изложении, стратегическое видение нуждается в тактическом переводе, экспертные знания нуждаются в упрощении, формальный контент нуждается в неформальном тоне, длинный формат нуждается в резюмировании, внутренний контент нуждается во внешнем обрамлении, или требуется межкультурная адаптация. Используйте, когда пользователь упоминает «объясни для», «переформулируй для», «переведи для [аудитории]», «адаптируй для [руководителей/инженеров/клиентов]» или «тот же контент, другая аудитория».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adapts content for different audiences while preserving core accuracy,…»
Adapts content for different audiences while preserving core accuracy, changing tone, depth, emphasis, and framing to match audience expertise and goals. Use when technical content needs business framing, strategic vision needs tactical translation, expert knowledge needs simplification, formal content needs casual tone, long-form needs summarization, internal content needs external framing, or cross-cultural adaptation is needed. Use when user mentions "explain to", "reframe for", "translate for [audience]", "adapt for [executives/engineers/customers]", or "same content, different audience".
Адаптирует контент для разных аудиторий, сохраняя основную точность, изменяя тон, глубину, акценты и структуру для соответствия уровню знаний и целям аудитории.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 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 54/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 85Шаги. Шагов: 105, расплывчатых формулировок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3126 токенов
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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.