AC social-evidence-research
Исследует публичные обсуждения в социальных сетях и привязывает каждое утверждение в отчете к исходному материалу, который его подтверждает. Используйте при исследовании или сравнении того, как продукт, событие или тема обсуждаются в социальных сетях или в предоставленных экспортных файлах социальных сетей, при преобразовании результатов поиска в отчет с указанием источников, или при проверке отчета по социальным исследованиям на предмет обнаружения только доказательств, повторных публикаций, ошибочно приписанных комментариев, утверждений, выходящих за рамки выборки, или скрытых пробелов в доступе.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research public discussion on social platforms and keep every report c…»
Research public discussion on social platforms and keep every report claim tied to the source material that supports it. Use when researching or comparing how a product, event, or topic is discussed across social platforms or supplied social exports, when turning search results into a cited report, or when auditing a social research report for discovery-only evidence, double-counted reposts, misattributed comments, claims that go beyond the sample, or hidden access gaps.
Исследует публичные обсуждения в социальных сетях и привязывает каждое утверждение в отчете к исходному материалу, который его подтверждает.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 4. 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 58/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1308 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.