AC wc-fitness-eval
Оценивает предложенный состав/план для FIFA World Cup Fantasy как соответствующий риску и рангу при заданной цели ранга (защита / получение / нейтральный). Суммирует xEV игроков с учетом сложности матча + бонус за капитана, добавляет корреляцию с «сухими» матчами и прогрессию-передачу, применяет термин влияния владения (покрывать популярное при защите, избегать при получении) и член дисперсии, ЗНАК которого меняется в зависимости от цели (штраф при защите, награда при погоне) — регулятор давления выбора. Возвращает одно число пригодности плюс полное разложение. Использовать для оценки популяции в эволюционном движке или для оценки любого отдельного состава/плана. Цель по-разному оценивает одного и того же кандидата для лидера и преследователя; никогда не возвращает необработанные ожидаемые очки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scores a FIFA World Cup Fantasy candidate squad/plan as risk-adjusted,…»
Scores a FIFA World Cup Fantasy candidate squad/plan as risk-adjusted, rank-relative fitness under a stated rank objective (protect / gain / neutral). Sums fixture-scaled player xEV + captaincy uplift, adds clean-sheet correlation and progression-carry, applies an ownership-leverage term (cover chalk when protecting, fade it when gaining), and a variance term whose SIGN flips with the objective (penalty when protecting, reward when chasing) — the selection-pressure dial. Returns one fitness number plus the full decomposition. Use to score the population in the evolution engine, or to evaluate any single squad/plan. The objective makes the same candidate score differently for a leader vs a chaser; never returns raw expected points.
Оценивает предложенный состав/план для FIFA World Cup Fantasy как соответствующий риску и рангу при заданной цели ранга (защита / получение / нейтральный).
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 1. 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 52/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1608 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 740 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.