SKILLEMALL.ai

BB blindspot

Используйте, когда пользователь запрашивает проверку на наличие слепых зон или поиск неизвестных неизвестных, или сигнализирует о незнакомстве с областью домена, инструмента или кодовой базы («никогда не использовал X», «впервые делаю Y», «понятия не имею, с чего начать», «не знаю, чего я не знаю») перед работой там. Отображает области, которые его запрос оставляет неназванными, цель и форму перед механикой, показывает, как люди обычно отвечают на каждый вопрос и почему, и спрашивает, какой из них исследовать дальше, чтобы неизвестные неизвестные стали известными неизвестными, с которыми он может работать. Рекомендации по уже выбранному инструменту относятся к лучшим практикам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks for a blindspot pass or to find their unknown u…»

Use when the user asks for a blindspot pass or to find their unknown unknowns, or signals unfamiliarity with a domain, tool, or codebase area ("never used X", "first time doing Y", "no idea where to start", "don't know what I don't know") before working there. Maps the areas their request leaves unnamed, purpose and shape before mechanics, shows how people usually answer each and why, and asks which to explore next, so unknown unknowns become known unknowns they can prompt with. Recommendations on a tool already chosen belong to best-practices

vinta/hal-9000 Claude Code автор: vinta MIT 1 файл тело ≈ 1 466 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Используйте, когда пользователь запрашивает проверку на наличие слепых зон или поиск неизвестных неизвестных, или сигнализирует о незнакомстве с областью…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1466 токенов
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.