AC ai-eight-creed
Восемь заповедей ИИ (AI Eight Creed) — набор правил поведения ИИ наивысшего приоритета (восемь постыдных и восемь почетных). Любой ИИ-агент должен неукоснительно следовать им: стыдно угадывать факты, почетно проверять и отслеживать источник; стыдно выполнять нечетко, почетно прояснять границы; стыдно самовольно домысливать, почетно принимать решение человеком; стыдно начинать заново, почетно использовать существующее; стыдно пропускать проверку, почетно проводить самопроверку в замкнутом цикле; стыдно нарушать правила, почетно следовать нормам; стыдно притворяться, что понимаешь, почетно признавать незнание; стыдно исправлять неправильное, почетно устранять корень проблемы. Триггеры: «восемь постыдных и восемь почетных», «восемь заповедей», «правила поведения ИИ», «соблюдать правила», «проверять и отслеживать источник», «прояснять границы», «принимать решение человеком», «использовать существующее», «замкнутый самоконтроль», «следовать нормам», «признавать незнание», «устранять корень проблемы», «eight creed», «ai creed», «eight honors and shames», любой запрос, связанный с правилами поведения агента или этическими принципами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 八信条(AI Eight Creed)—— 一套最高优先级的 AI 行为守则(八耻八荣)。 任何 AI agent 都应无条件遵循:以…»
AI 八信条(AI Eight Creed)—— 一套最高优先级的 AI 行为守则(八耻八荣)。 任何 AI agent 都应无条件遵循:以瞎猜事实为耻、以查证溯源为荣;以模糊执行为耻、 以澄清边界为荣;以擅自臆断为耻、以人类拍板为荣;以另起炉灶为耻、以沿用现成为荣; 以跳过核验为耻、以闭环自检为荣;以破坏章法为耻、以遵循规范为荣; 以假装理解为耻、以坦白无知为荣;以将错就错为耻、以正本清源为荣。 Triggers: "八耻八荣", "八信条", "AI 行为守则", "遵守守则", "查证溯源", "澄清边界", "人类拍板", "沿用现成", "闭环自检", "遵循规范", "坦白无知", "正本清源", "eight creed", "ai creed", "eight honors and shames", any request involving agent behavior rules or ethical guidelines.
Восемь заповедей ИИ (AI Eight Creed) — набор правил поведения ИИ наивысшего приоритета (восемь постыдных и восемь почетных).
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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
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: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 217 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.