AB knowledge-distillation
Скомпилируйте одну или несколько баз знаний или коллекций документов OpenViking в организованные по темам, подкрепленные доказательствами высокоуровневые знания, включая выводы из разных источников, тенденции, изменения, движущие силы, сравнения, последствия и неопределенности. Используйте с ov compile, когда пользователь просит обобщить или синтезировать базу знаний, сравнить несколько коллекций или получить выводы более высокого порядка, такие как изменения в финансовых отчетах; не используйте для резюме отдельных документов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compile one or more OpenViking knowledge bases or document collections…»
Compile one or more OpenViking knowledge bases or document collections into topic-organized, evidence-grounded high-level knowledge, including cross-source findings, trends, changes, drivers, comparisons, implications, and uncertainties. Use with ov compile when the user asks to distill or synthesize a knowledge base, compare multiple collections, or derive higher-order insights such as changes across financial reports; do not use for document-by-document summaries.
Скилл обещает синтезировать знаниевые базы OpenViking в структурированное хранилище с кросс-источниковыми выводами, трендами и сравнениями. На выходе — не просто суммарии, а высокоуровневые инсайты: что изменилось в отчётах, какие драйверы, где неопределённость.
Файл один, синтаксис чист, критических ошибок нет. Качество контента оценено на 91 балл — текст работает. Процесс набрал 69: инструкция полная, но без примеров запуска или песочницы. Скилл позиционируется как reference-тип, совместим со всеми основными платформами от Claude до DeepSeek.
Для тех, кто работает с документооборотом и нужны не пересказы, а паттерны — ставить стоит. Главное: вызывать именно через `ov compile`, иначе получишь просто резюме вместо синтеза.
Скомпилируйте одну или несколько баз знаний или коллекций документов OpenViking в организованные по темам, подкрепленные доказательствами высокоуровневые…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 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 69/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2643 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.