BD 知识资产化巧匠
Преобразует любую исходную информацию, такую как базы вопросов и ответов, стенограммы, записи совещаний, учебные материалы, длинные статьи, учебные документы, нормативные документы, руководства по эксплуатации и т. д., в структурированные знания (основные данные в формате JSONL + представление для проверки в формате Markdown), которые можно отслеживать, искать и обновлять, а также напрямую использовать для RAG и интеллектуальных агентов для ответов на вопросы. Активируется, когда пользователь говорит: «Организуйте эти материалы в базу знаний», «Сохраните этот документ в базу знаний», «Преобразуйте в данные для поиска», «Разбейте на блоки знаний», «Передайте агенту», «Структурируйте», «Создайте карточки знаний», «Добавьте инкрементно в базу», «Удалите дубликаты и проверьте конфликты». Преимущества перед общими возможностями ИИ: механизм двойного представления для единого источника фактов, отслеживаемость источника, разделение полей поиска и ответа, видимость и управляемость конфликтов/версий/откатов, инкрементный доступ для текстов объемом до 100 000 слов. Не используется для прямого ответа на вопросы в предметной области, не дописывает профессиональные знания, отсутствующие в исходных материалах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把问答库、逐字稿、会议记录、培训材料、长文章、课程文档、制度文件、操作手册等任何原始资料，转成可追溯、可检索、可更新、适合 RAG 和问答智…»
把问答库、逐字稿、会议记录、培训材料、长文章、课程文档、制度文件、操作手册等任何原始资料，转成可追溯、可检索、可更新、适合 RAG 和问答智能体直接使用的结构化知识资产（JSONL 主数据 + Markdown 审核视图）。用户说"把这些材料整理成知识库""把这份文档存进知识库""转成能检索的资料""拆成知识块""喂给智能体""结构化一下""做知识卡片""增量入库""去重查冲突"时触发。比 AI 通用能力强在：单一事实源双视图机制、来源可追溯、检索与回答字段分离、冲突/版本/回滚可见可管、10 万字级增量接入。不用于直接回答领域问题，不补写原始资料中没有的专业知识。
Преобразует любую исходную информацию, такую как базы вопросов и ответов, стенограммы, записи совещаний, учебные материалы, длинные статьи, учебные документы…
Как процесс D 49/100 · 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (知识资产化巧匠) не совпадает с папкой (knowledge-asset-craftsman)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 96
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2105 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.