AD deep-research
Автономное глубокое исследование с использованием нескольких моделей и логики на основе фреймворков. Создает 4 параллельных агентских модели (Gemini 2.5 Pro, o3, Opus, MiniMax), каждая применяет лучшие практики фреймворков к вопросу, затем объединяется в кросс-валидированный финальный отчет. Используйте, когда: (1) пользователь запрашивает углубленное исследование, (2) «исследуй X» или «глубокое погружение в X», (3) сложные вопросы, требующие множества источников. НЕ для: простых фактических запросов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous multi-model deep research with framework-driven reasoning.…»
Autonomous multi-model deep research with framework-driven reasoning. Spawns 4 parallel model agents (Gemini 2.5 Pro, o3, Opus, MiniMax), each applies best-practice frameworks to the question, then merges into a cross-validated final report. Use when: (1) user asks for in-depth research, (2) 'research X' or 'deep dive on X', (3) complex questions requiring multiple sources. NOT for: simple factual lookups.
Автономное глубокое исследование с использованием нескольких моделей и логики на основе фреймворков.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 2. 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 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (deep-research) не совпадает с папкой (opusflame-deep-research)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2326 токенов
- 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.