AB variance-strategy-selector
На основе текущей вероятности выигрыша и флага асимметрии убытков рекомендует стратегию поиска дисперсии, нейтральную или минимизации дисперсии и выдает числовой множитель (обычно 0,8-1,3) для последующего использования потребителями для применения к показателям бум-краха, размерам позиций или размерам ставок. Предпочтение отдается минимизации дисперсии; аутсайдеры максимизируют ее. Повторно используется при составлении линейки фэнтезийных видов спорта, распределении портфеля, решениях по банкроллу в покере, стратегии гонок и любом решении, где агент контролирует ручку дисперсии. Используйте, когда пользователь упоминает стратегию дисперсии, дисперсию аутсайдера, поиск дисперсии, минимизацию дисперсии, позицию риска, бум-крах, обязательный выигрыш дисперсии, стратегию фаворита или когда модуль принятия решений нуждается в одном скаляре для смещения в сторону или от вариантов с высокой дисперсией.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Given a current win probability and a downside asymmetry flag, recomme…»
Given a current win probability and a downside asymmetry flag, recommends a variance-seeking, neutral, or variance-minimizing posture and emits a numeric multiplier (typically 0.8-1.3) for downstream consumers to apply to boom-bust scores, position sizes, or bet sizes. Favorites minimize variance; underdogs maximize it. Reusable across fantasy sports lineup construction, portfolio allocation, poker bankroll decisions, racing strategy, and any decision where the agent controls a variance knob. Use when user mentions variance strategy, underdog variance, variance seeking, variance minimizing, risk posture, boom bust, must-win variance, favorite strategy, or when a decision module needs a single scalar to bias toward or away from high-variance options.
На основе текущей вероятности выигрыша и флага асимметрии убытков рекомендует стратегию поиска дисперсии, нейтральную или минимизации дисперсии и выдает…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
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 65/100
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3187 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 759 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.