SKILLEMALL.ai

AB agent-orchestration-multi-agent-optimize

Оптимизация мультиагентных систем с помощью скоординированного профилирования, распределения рабочей нагрузки и оркестровки с учетом затрат. Используйте при улучшении производительности, пропускной способности или надежности агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload dist…»

Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 1 714 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 35 ч назад

Оптимизация мультиагентных систем с помощью скоординированного профилирования, распределения рабочей нагрузки и оркестровки с учетом затрат.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: agent-orchestration-multi-agent-optimize (sickn33/agentic-awesome-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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 81
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1714 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.