BF audience-of-one
Убрать "AI-привкус", но не за счет ошибок в словах. Ключевое суждение: первопричина "AI-привкуса" в том, что эта фраза не была сказана никому — модель генерирует усредненное предложение, "верное для всех", то есть бесполезное для кого-либо. Метод: добавить три координаты (кто говорит, кому говорит, почему нужно сказать именно сейчас), шаблонные фразы исчезнут автоматически. Адаптируется к сценариям WeChat Official Account / Xiaohongshu / устной речи / сообщества / отчетов / PRD / технических документов / электронной почты и т. д., меняя координаты в зависимости от сценария. Триггерные фразы: убрать AI-привкус, говорить по-человечески, это слишком роботизировано, не как шаблон, сделать более человечным, почему это звучит как AI, humanize.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«去 AI 味，但不靠抓错词。核心判断：AI 味的根因是这段话没说给任何人听——模型产出"对所有人都成立"的平均句，也就是对谁都没用的句。方法…»
去 AI 味，但不靠抓错词。核心判断：AI 味的根因是这段话没说给任何人听——模型产出"对所有人都成立"的平均句，也就是对谁都没用的句。方法是补回三个坐标（谁在说、对谁说、为什么非现在说不可），套话作为副产品自动消失。适配公众号/小红书/口播/社区/汇报/PRD/技术文档/邮件等场景，按场景换坐标。触发词：去AI味、说人话、这段太机器、别像模板、改得有人味、为什么读起来像 AI、humanize。
Убрать "AI-привкус", но не за счет ошибок в словах.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/coordinates-diagnostic.md, references/scenarios.md, references/examples.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/coordinates-diagnostic.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/scenarios.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/examples.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/evals.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/coordinates-diagnostic.md, references/scenarios.md, references/examples.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 877 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.