AC multi-agent-team
Создает и оркестрирует несколько скоординированных ИИ-субагентов для параллельной работы над одной сложной задачей. Используйте, когда: (1) задача слишком велика для одного агента и должна быть разложена на параллельные подзадачи, (2) вам нужно, чтобы несколько специализированных агентов (исследователь, кодер, рецензент и т. д.) работали вместе, (3) для принятия решений проводятся совещания или дебаты агентов, (4) для параллельного веб-исследования, обработки данных или генерации контента несколькими работниками, (5) любой шаблон оркестрации с несколькими агентами: одноразовые команды, постоянные отряды или иерархические деревья агентов. Активируется фразами вроде "spin up agents", "spawn a team", "parallel agents", "agent council", "multi-agent", "coordinated agents".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Spawn and orchestrate multiple coordinated AI sub-agents to work in pa…»
Spawn and orchestrate multiple coordinated AI sub-agents to work in parallel on a single complex task. Use when: (1) a task is too large for one agent and should be decomposed into parallel subtasks, (2) you need multiple specialized agents researcher coder reviewer etc working together, (3) running agent councils or debates for decision-making, (4) parallel web research data processing or content generation across multiple workers, (5) any multi-agent orchestration pattern one-shot teams persistent squads or hierarchical agent trees. Triggers on phrases like spin up agents, spawn a team, parallel agents, agent council, multi-agent, coordinated agents.
Создает и оркестрирует несколько скоординированных ИИ-субагентов для параллельной работы над одной сложной задачей.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 3. 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 51/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (multi-agent-team) не совпадает с папкой (fuzzy-multi-agent-team)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1272 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 660 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.