SKILLEMALL.ai

AB human-in-the-loop-design

Разработайте интерфейс для одобрения действий системой агентов: какие действия требуют подтверждения, как группировать одобрения, чтобы они не стали формальностью, и какие данные должны сохраняться в журнале аудита. Используйте, когда вас попросят добавить человеческий контроль к агенту, разработать рабочие процессы одобрения действий ИИ, определить, что агент может делать автономно, или устранить усталость от одобрений в существующем цикле. Создает политику уровней действий, спецификацию пользовательского интерфейса для одобрения, правила эскалации и требования к журналу аудита. Для спецификации всего агента используйте agent-spec; для проверки выполнения отдельных навыков см. шаблон Execution-block в SKILLSPEC §5.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design the human approval surface for an agent system — which actions…»

Design the human approval surface for an agent system — which actions gate, how approvals batch without becoming rubber stamps, and what the audit trail must hold. Use when asked to add human oversight to an agent, design approval workflows for AI actions, decide what an agent may do autonomously, or fix approval fatigue in an existing loop. Produces an action-tier policy, approval UX spec, escalation rules, and audit-trail requirements. For specifying the whole agent use agent-spec; for the per-skill execution gates see the Execution-block pattern in SKILLSPEC §5.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 334 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Разработайте интерфейс для одобрения действий системой агентов: какие действия требуют подтверждения, как группировать одобрения, чтобы они не стали…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1334 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 571 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.