BB ulw-research
[omh] Глубокое погружение перед принятием решения: движок глубоких исследований — основа для спецификаций и решений: изучение эталонных реализаций с открытым исходным кодом с закрепленными ссылками, сбор фактических веб-данных с дисциплиной цитирования, проверка спорных утверждений и составление досье, обосновывающего решение, которое потребляет планирование; для краткого отчета об исследованиях используйте research-brief, для руководства upstream используйте web-research. Используйте, когда пользователь говорит: research plan, literature review, research literature, review recent papers, deep research, deep-research, exhaustive research, saturation research.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«[omh] Deep dive before a decision: deep research engine - grounding fo…»
[omh] Deep dive before a decision: deep research engine - grounding for specs and decisions: study open-source reference implementations with pinned refs, gather live web evidence with citation discipline, verify contested claims, and distill a decision-grounding dossier that planning consumes; for a decision brief use research-brief, for upstream guidance use web-research. Use when the user says: research plan, literature review, research literature, review recent papers, deep research, deep-research, exhaustive research, saturation research.
[omh] Глубокое погружение перед принятием решения: движок глубоких исследований — основа для спецификаций и решений: изучение эталонных реализаций с открытым…
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 549 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4738 токенов
- 100Шаги. Шагов: 90
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 5)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.