SKILLEMALL.ai

BC capability-distill

Рабочий процесс дистилляции способностей — извлечение неочевидных правил принятия решений из одобренных пользователем интервью с сильными моделями или реальных траекторий задач, формирование аудируемого пакета решений (judgment packet), который затем передается skill-audit и skill-creator для принятия решения о его внедрении в качестве загружаемого навыка. Используйте, когда пользователь говорит "дистиллировать способность к принятию решений этой модели" "зафиксировать ключевые решения этой задачи" "окно модели скоро закроется, сохранить ее способность принимать решения в определенном типе сценариев". Не используйте для обычной документации, прямого написания SKILL.md, обобщения лучших практик или сканирования журналов сеансов без авторизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«能力蒸馏工作流——从用户批准的强模型访谈或真实任务轨迹中提取非显然的判断规则,形成可审计的 judgment packet,再交给 skil…»

能力蒸馏工作流——从用户批准的强模型访谈或真实任务轨迹中提取非显然的判断规则,形成可审计的 judgment packet,再交给 skill-audit 和 skill-creator 决定是否落成可加载 skill。当用户说“蒸馏这个模型的判断力”“把这次任务的关键决策固化下来”“模型窗口要关了,保留它在某类场景的判断”时使用。普通流程文档、直接写 SKILL.md、泛化最佳实践或未授权的会话日志扫描不使用本 skill。

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 6 файлов тело ≈ 1 247 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс дистилляции способностей — извлечение неочевидных правил принятия решений из одобренных пользователем интервью с сильными моделями или…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1247 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.