SKILLEMALL.ai

AB second-brain-changed-my-mind

Отслеживает, как изменилась зафиксированная позиция пользователя по какому-либо вопросу: замененные утверждения, противоречия между источниками разных дат и какие доказательства привели к этим изменениям. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает, что он изменил в своем мнении, как развивалось его мышление по теме, во что он верил раньше, или хочет получить ежеквартальный обзор своих позиций. НЕ используйте для поиска противоречий между источниками без временной шкалы или для получения ответа о текущем состоянии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trace where the user's recorded position on something has shifted: sup…»

Trace where the user's recorded position on something has shifted: superseded claims, contradictions between sources of different dates, and what evidence moved them. Use this skill when the user asks what they have changed their mind about, how their thinking on a topic developed, what they used to believe, or wants a quarterly look back at their own positions. Do NOT use for finding contradictions between sources with no time dimension, or for a current-state answer.

undefined-ui/second-brain-os Agent Skills автор: undefined-ui MIT 1 файл тело ≈ 349 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Отслеживает, как изменилась зафиксированная позиция пользователя по какому-либо вопросу: замененные утверждения, противоречия между источниками разных дат и…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
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: 1. 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 71/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 349 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.