AC nonprofit-rbm-logic-model
Создавайте готовые для доноров логические модели управления результатами (RBM) для программ некоммерческих и неправительственных организаций (НПО) с 5-уровневой цепочкой результатов, теорией изменений, конкретными, измеримыми, достижимыми, релевантными, ограниченными по времени (SMART) индикаторами результатов, соответствием Целям устойчивого развития (ЦУР) и практическими планами мониторинга для разработки грантов, реализации и отчетности в соответствии с требованиями Агентства США по международному развитию (USAID), Организации Объединенных Наций (ООН) и Европейского Союза (ЕС).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build donor-ready Results-Based Management (RBM) logic models for nonp…»
Build donor-ready Results-Based Management (RBM) logic models for nonprofit and non-governmental organization (NGO) programs with a 5-level results chain, Theory of Change, Specific-Measurable-Achievable-Relevant-Time-bound (SMART) outcome indicators, Sustainable Development Goals (SDG) alignment, and practical monitoring plans for grant design, implementation, and reporting aligned with United States Agency for International Development (USAID), United Nations (UN), and European Union (EU) requirements.
Создавайте готовые для доноров логические модели управления результатами (RBM) для программ некоммерческих и неправительственных организаций (НПО) с…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 736 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.