AC tavily-search
Выполняет поиск в интернете с помощью Tavily API — мощной поисковой системы для ИИ-агентов. Используйте, когда вам нужно искать в интернете актуальную информацию, новости, исследования или любую тему, требующую свежих данных из сети. Поддерживает несколько режимов поиска, включая базовый поиск, ответы на вопросы и извлечение контекста для RAG-приложений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Web search using Tavily API - a powerful search engine for AI agents.…»
Web search using Tavily API - a powerful search engine for AI agents. Use when you need to search the web for current information, news, research, or any topic that requires up-to-date web data. Supports multiple search modes including basic search, Q&A, and context retrieval for RAG applications.
Выполняет поиск в интернете с помощью Tavily API — мощной поисковой системы для ИИ-агентов.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу
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: 7. 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 63/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tavily-search) не совпадает с папкой (search-with-tavily)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1217 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.