BD cross-national-design
Разрабатывает многострановые экспериментальные опросы. Охватывает выбор случаев с компаративной логикой, локализацию инструмента и перевод TRAPD, происхождение и состав стимулов, управление мощностью и ошибками по странам, а также объединенный или страновой анализ с проверкой эквивалентности измерений. Используйте, когда пользователь проводит тот же эксперимент в нескольких странах, спрашивает, какие страны включить и почему, как перевести или адаптировать инструмент, сохраняя сопоставимость, следует ли объединять данные или оценивать по странам, или какой размер выборки необходим для каждой страны. Формулировка вопросов относится к survey-design, отчетность — к methods-reporting, а планирование исследования — к pre-registration-writing.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs multi-country survey experiments. Covers case selection with c…»
Designs multi-country survey experiments. Covers case selection with comparative logic, instrument localization and TRAPD translation, stimulus origin and composition, per-country power and error management, and pooled or country-specific analysis with measurement-equivalence checks. Use when the user fields the same experiment in several countries, asks which countries to include and why, how to translate or adapt an instrument while preserving comparability, whether to pool or estimate by country, or how large each sample must be. Question wording goes to survey-design, reporting to methods-reporting, and study planning to pre-registration-writing.
Разрабатывает многострановые экспериментальные опросы.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4545 токенов
- 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 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 658 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.