BD meta-knowledge-base
Конструктор баз знаний на базе ИИ, который автоматически собирает, организует и извлекает информацию. Обучается на основе разговоров, документов и взаимодействий для построения персонализированного графа знаний. Обеспечивает семантический поиск и интеллектуальные ответы на вопросы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered knowledge base builder that automatically captures, organiz…»
AI-powered knowledge base builder that automatically captures, organizes, and retrieves information. Learns from conversations, documents, and interactions to build a personalized knowledge graph. Enables semantic search and intelligent Q&A.
Конструктор баз знаний на базе ИИ, который автоматически собирает, организует и извлекает информацию.
Как процесс D 46/100 · 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenmeta_knowledge.py:117Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)embedding_model: str = "para…-v2",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:66Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)embedding_model="para…-v2"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:180Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)| para…-v2 | 384 | 50+ | General |
Просканировано файлов: 3. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1392 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.