BB prompt-refiner
Преобразует неформальные или озвученные запросы пользователя в точные, оптимизированные для AI промпты. Обрабатывает смешанные языки, расплывчатые входные данные и неоднозначность. Сокращает время выполнения задач в 2-3 раза и повышает точность на 40-60%. Применяет лучшие практики инжиниринга промптов, включая назначение персоны, примеры few-shot, цепочку рассуждений и цепочку промптов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transforms casual or voice-transcribed user requests into precise, AI-…»
Transforms casual or voice-transcribed user requests into precise, AI-optimized prompts. Handles mixed languages, vague input, and ambiguity. Reduces task execution time by 2-3x and improves accuracy by 40-60%. Applies prompt engineering best practices including persona assignment, few-shot examples, chain of thought, and prompt chaining.
Преобразует неформальные или озвученные запросы пользователя в точные, оптимизированные для AI промпты.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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
-
высокая Опасные команды
cmd-persistenceREADME.md:64Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)Context: macOS, running via LaunchAgent at ~/Library/LaunchAgents/...
Просканировано файлов: 7. 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 71/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (prompt-refiner) не совпадает с папкой (covert-native-language-to-ai-firendly-prompt)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 896 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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)
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +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.