AB nimble-web-search
Веб-аналитика в реальном времени с использованием Nimble Search API. Выполняйте интеллектуальный поиск в Интернете с 8 специализированными режимами (общий, кодирование, новости, академический, покупки, социальные сети, геолокация, местоположение). Этот навык предоставляет результаты поиска в реальном времени, когда вам нужно искать в Интернете, находить актуальную информацию, обнаруживать URL-адреса, исследовать темы или собирать актуальные данные. Используйте при: поиске информации, поиске последних новостей, поиске научных статей, поиске примеров кода, поиске результатов покупок, обнаружении сообщений в социальных сетях, исследовании тем или получении последних данных в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time web intelligence powered by Nimble Search API. Perform intel…»
Real-time web intelligence powered by Nimble Search API. Perform intelligent web searches with 8 specialized focus modes (general, coding, news, academic, shopping, social, geo, location). This skill provides real-time search results when you need to search the web, find current information, discover URLs, research topics, or gather up-to-date data. Use when: searching for information, finding recent news, looking up academic papers, searching for coding examples, finding shopping results, discovering social media posts, researching topics, or getting latest real-time data.
Веб-аналитика в реальном времени с использованием Nimble Search API.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5063 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5063 токенов
- 85Шаги. Шагов: 165, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 580 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 41 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 165 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.