SKILLEMALL.ai

AC save-money

Автоматически определяет сложность задач для моделей Claude (Haiku + Sonnet). Простые задачи направляет к Haiku, сложные — к Sonnet. Экономит более 50% затрат на API. — ПРАВИЛА: Перед ответом классифицируйте задачу. Если она соответствует триггеру эскалации, НЕМЕДЛЕННО вызовите sessions_spawn с полной задачей и моделью anthropic/claude-sonnet-4-20250514. НЕ отвечайте на сложные задачи самостоятельно. ЭСКАЛИРУЙТЕ: анализ, сравнения, планирование, стратегия, код >10 строк, отчеты, предложения, многошаговые рассуждения, таблицы, наброски, диаграммы, длинные тексты >3 абзацев, резюмирование, длинный перевод. НИКОГДА не используйте Haiku для: сравнительных таблиц, кода >10 строк, многошагового анализа, отчетов, сложных рассуждений. Используйте Haiku для: фактических вопросов и ответов, определений, приветствий, напоминаний, коротких справок, непринужденной беседы, задач на 1-2 предложения. В случае сомнений эскалируйте. Ответы Haiku должны быть краткими.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-detect task complexity for Claude models (Haiku + Sonnet). Route…»

Auto-detect task complexity for Claude models (Haiku + Sonnet). Route simple tasks to Haiku, escalate complex ones to Sonnet. Save 50%+ on API costs. | 適用 Claude 模型(Haiku + Sonnet),自動偵測任務難度,簡單用 Haiku,複雜升級 Sonnet,輕鬆省下 50% 以上的費用。— RULES: Before responding, classify the task. If it matches an escalation trigger, call sessions_spawn with the full task and model anthropic/claude-sonnet-4-20250514 IMMEDIATELY. Do NOT answer complex tasks yourself. ESCALATE: analysis, comparisons, planning, strategy, code >10 lines, reports, proposals, multi-step reasoning, tables, outlines, charts, long writing >3 paragraphs, summarization, long translation. NEVER on Haiku: comparison tables, code >10 lines, multi-step analysis, reports, complex reasoning. STAY on Haiku: factual Q&A, definitions, greetings, reminders, short lookups, casual chat, 1-2 sentence tasks. When in doubt, escalate. Keep Haiku replies concise.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 587 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автоматически определяет сложность задач для моделей Claude (Haiku + Sonnet).

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1587 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Длина description 907: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.