AC flowguard
Предотвращает отклонение долгосрочных, неоднозначных или зависящих от состояния задач ИИ-агентов. Используйте, когда пользователь просит выполнить или продолжить многошаговую задачу, автономный цикл, исправление ошибок, изменение репозитория, проверку готовности PR, передачу компактирования, возобновление с предыдущего контекста, контрольную точку управления затратами или любую задачу, которая, вероятно, охватывает множество вызовов инструментов, файлов, сеансов, агентов или проверочных этапов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guard long, ambiguous, or stateful AI-agent work from drift. Use when…»
Guard long, ambiguous, or stateful AI-agent work from drift. Use when the user asks to run or continue a multi-step task, autonomous loop, bug fix, repo change, PR readiness check, compaction handoff, resume from previous context, cost-control checkpoint, or any task likely to span many tool calls, files, sessions, agents, or verification gates.
Предотвращает отклонение долгосрочных, неоднозначных или зависящих от состояния задач ИИ-агентов.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1960 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.