BC case-retrieval-report
Skill для генерации отчетов по аналогичным делам — автоматизированный инструмент для юристов, помощников судей и юристов для полного цикла поиска аналогичных дел. На основе информации о рассматриваемом деле, путем вызова API поиска дел от Дели, выполняется разбор дела, поиск, отбор аналогичных дел, сравнительный анализ и извлечение правил, в конечном итоге выдается стандартизированный «Отчет об аналогичных делах», который можно напрямую представить в суд или использовать для внутреннего анализа стратегии. Активируется, когда пользователь запрашивает: помоги мне найти похожие дела, найди аналогичные дела по этому основанию, сделай отчет об аналогичных делах, как суд решает такие вопросы, есть ли решения в мою пользу, найди несколько вступивших в силу решений, похожих на это дело, я хочу подать отчет об аналогичных делах, поиск аналогичных дел, запрос судебной практики, прогнозирование судебных тенденций, сравнение дел.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«类案检索报告生成 Skill — 面向律师、法官助理及法务人员的类案检索全流程自动化工具。基于待决案件信息，通过调用得理案例检索 API 完…»
类案检索报告生成 Skill — 面向律师、法官助理及法务人员的类案检索全流程自动化工具。基于待决案件信息，通过调用得理案例检索 API 完成案件拆解、检索执行、类案筛选、比对分析与规则提炼，最终输出一份可直接向法院提交或供内部策略研判使用的标准化《类案检索报告》。当用户提出以下需求时触发：帮我检索一下类似案例、查一下这个案由的类案、做一个类案检索报告、法院对这类问题怎么判的、有没有支持我方观点的判决、找几个和本案类似的生效判决、我要向法院提交类案检索报告、类案检索、裁判观点查询、裁判倾向预判、案例对比参考。
Skill для генерации отчетов по аналогичным делам — автоматизированный инструмент для юристов, помощников судей и юристов для полного цикла поиска аналогичных…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 939 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.