AC ai-paper-pipeline
Создайте или улучшите рабочий процесс для подготовки первоклассных статей для конференций по ИИ, таких как NeurIPS, ICML, ICLR и аналогичных. Используйте, когда пользователь просит создать конвейер для статьи, организовать проект статьи, превратить мега-промпт в повторно используемый навык, структурировать циклы литература→эксперимент→написание или создать/обновить файлы, такие как MEGA_PROMPT.md, RESTRICTS.yaml, PROGRESS.md, скелеты статей LaTeX и планы по этапам для проекта академической статьи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build or improve a top-tier AI conference paper workflow for NeurIPS,…»
Build or improve a top-tier AI conference paper workflow for NeurIPS, ICML, ICLR, and similar venues. Use when the user asks to generate a paper pipeline, organize a paper project, turn a mega prompt into a reusable skill, structure literature→experiment→writing loops, or create/update files like MEGA_PROMPT.md, RESTRICTS.yaml, PROGRESS.md, LaTeX paper skeletons, and per-stage plans for an academic paper project.
Создайте или улучшите рабочий процесс для подготовки первоклассных статей для конференций по ИИ, таких как NeurIPS, ICML, ICLR и аналогичных.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 8. 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 40, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.