SKILLEMALL.ai

BC pre-registration-writing

Пишет предварительный план анализа перед сбором данных — выбор реестра (OSF, AsPredicted, AEA, EGAP), структура документа PAP, аналитическая стратегия, детализированная до модели и правила принятия решений, код анализа, предварительно зарегистрированный против смоделированных данных, планирование непредвиденных обстоятельств для отсева, неудачных манипуляций и исключений, документация отклонений и временная шкала. Операционализирует сторону DA-RT до сбора данных. Используйте, когда пользователь просит написать или просмотреть предварительную регистрацию или PAP, спрашивает, какой реестр использовать, спрашивает, что зафиксировать, а что оставить для исследования, или спрашивает, как поступить с отклонением позже. Гипотезы и оценки берутся из hypothesis-building, постобзорная отчетность из methods-reporting.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Writes a pre-analysis plan before data collection — registry selection…»

Writes a pre-analysis plan before data collection — registry selection (OSF, AsPredicted, AEA, EGAP), PAP document structure, an analytical strategy specified down to the model and the decision rule, analysis code pre-registered against simulated data, contingency planning for attrition, failed manipulations, and exclusions, deviation documentation, and timeline. Operationalizes the pre-data-collection side of DA-RT. Use when the user asks to write or review a pre-registration or PAP, asks which registry to use, asks what to lock down versus leave exploratory, or asks how to handle a deviation later. Hypotheses and estimands come from hypothesis-building, post-hoc reporting from methods-reporting.

scdenney/open-science-skills Agent Skills автор: scdenney NOASSERTION 2 файла тело ≈ 4 177 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Пишет предварительный план анализа перед сбором данных — выбор реестра (OSF, AsPredicted, AEA, EGAP), структура документа PAP, аналитическая стратегия…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 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 58/100

    • 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: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4177 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 706 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов

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