AD research-logger
Автоматически сохраняет результаты глубокого поиска в SQLite и Langfuse. Объединяет поиск с постоянным логированием — каждый запрос на исследование сохраняется с тегами темы, временными метками и полными результатами. Ищите в прошлых исследованиях, просматривайте последние записи. Триггеры: зарегистрировать исследование, сохранить поиск, история исследований, найти прошлые исследования, что я исследовал.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-saves deep search results to SQLite and Langfuse. Combines search…»
Auto-saves deep search results to SQLite and Langfuse. Combines search with persistent logging — every research query is saved with topic tags, timestamps, and full results. Search past research, view recent entries. Triggers: log research, save search, research history, find past research, what did I research.
Автоматически сохраняет результаты глубокого поиска в SQLite и Langfuse.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 49/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-logger) не совпадает с папкой (research-logger-pro)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 285 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.