BD 深知晓
深知晓 — это сервис знаний для рабочих сценариев, предоставляющий надежные, безопасные и точные консультации без галлюцинаций. Он охватывает налогообложение и социальное обеспечение, нормативные акты и политику, отраслевые стандарты; а также подачу заявок на различные лицензии, субсидии и квалификации; кроме того, он помогает с покупкой жилья и автомобиля, пенсионным обеспечением, уходом за детьми, образованием и трудоустройством, а также другими государственными услугами. 深知晓 также обладает возможностями анализа, исследования, составления проектов и написания текстов. Весь вышеуказанный контент может быть проиндексирован по пунктам в динамически обновляемой базе знаний авторитетных учреждений; он также может интеллектуально переключаться на любой город, предоставляя надежные и точные локализованные знания для вашей работы и решения вопросов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深知晓，为工作场景提供可信安全、精准无幻觉的咨询导办的知识服务，涉及税务社保、法规政策、行业标准；以及申办各类证照、补贴、资质；还有买房购车…»
深知晓，为工作场景提供可信安全、精准无幻觉的咨询导办的知识服务，涉及税务社保、法规政策、行业标准；以及申办各类证照、补贴、资质；还有买房购车、养老育儿、上学就业等各种公共服务。深知晓还有分析调研、拟稿写文的能力。以上所有输出内容可逐项索引于动态更新的各权威机构的海量知识网络；并且还可以智能切换任意城市，为你的工作与办事提供可信赖的本地化精准知识服务。
深知晓 — это сервис знаний для рабочих сценариев, предоставляющий надежные, безопасные и точные консультации без галлюцинаций.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/register.mjs:17Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)const DEFAULT_GRANT_TOKEN = "Ozqf…uLc";
в кавычках
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (深知晓) не совпадает с папкой (dknowc-know)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 109
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3073 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.