SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC deep-research-framework

Фреймворк для глубоких исследовательских отчетов: сначала определите вопрос и уровни источников, затем перекрестно проверьте и напишите отчеты с выводом в начале и явными заявлениями о неопределенности. Используйте, когда пользователь запрашивает исследовательский отчет, расследование темы или конкурентный анализ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Framework for deep research reports: define the question and tier sour…»

Framework for deep research reports: define the question and tier sources first, cross-verify, then write conclusion-first reports with explicit uncertainty statements. Use when the user asks for a research report, topic investigation, or competitive analysis.

Разбор skillemall

Скилл обещает структурировать глубокие исследования: сначала формулировка вопроса и ранжирование источников, потом кросс-верификация, затем отчёт с выводами в начале и явными оговорками про неопределённость. В файлах — одна инструкция на 973 токена без скриптов и песочницы. Качество 76 баллов, процесс 57 — разрыв намекает на то, что методология описана, но проверки её не прошли. Критических ошибок нет, но модель не тестировали.

Для Claude и Hermes подойдёт, если вы уже знаете, как организовать исследование, и ищете просто напоминалку. Если надеетесь на автоматизацию верификации — разочаруетесь. Ставить можно, но как шаблон, а не как решение.

sickn33/agentic-awesome-skills Hermes автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 1 060 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Фреймворк для глубоких исследовательских отчетов: сначала определите вопрос и уровни источников, затем перекрестно проверьте и напишите отчеты с выводом в…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: agentic-awesome-skills, agentic-awesome-skills

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение description-long-hermes description 260 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_repo"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "license_source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1060 токенов

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.