AC troubleshoot
Исследуйте неожиданное поведение чат-агента, анализируя прямые журналы отладки в файлах JSONL. Используйте, когда пользователи спрашивают, почему что-то произошло, почему запрос был медленным, почему были использованы или пропущены инструменты или субагенты, или почему инструкции/навыки/агенты не загрузились.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigate unexpected chat agent behavior by analyzing direct debug l…»
Investigate unexpected chat agent behavior by analyzing direct debug logs in JSONL files. Use when users ask why something happened, why a request was slow, why tools or subagents were used or skipped, or why instructions/skills/agents did not load.
Скилл для разбора JSONL-логов поведения агента. Обещает показать, почему запрос медленный, какие инструменты использовались, почему скиллы не загрузились. Файл один, ошибок синтаксиса нет. Safety и quality на уровне 100 и 87 — проверки прошли без замечаний по безопасности, находки критические отсутствуют. Process score 63 намекает, что логика анализа работает, но не идеально. На практике: загружается везде, от Claude до DeepSeek, читает логи и выдаёт версию происшедшего. Минус в том, что процесс-оценка ниже, чем хотелось бы — вероятно, не всегда ловит нужный уровень деталей.
Ставить можно. Скилл решает конкретную задачу — разбор отказов агента через логи — и сделан без ошибок. Если вам нужно понимать, что пошло не так в цепочке запросов, это рабочий инструмент.
Исследуйте неожиданное поведение чат-агента, анализируя прямые журналы отладки в файлах JSONL.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: 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: 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 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4644 токенов
- 85Шаги. Шагов: 86, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (19 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 249 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.