AC payoff-action-modeling
Моделирует действия пользователя с UI по запросам, основанным на намерениях пользователя, после достижения значимого результата, завершения, создания ресурса, импорта данных, загрузки файла, синхронизации интеграции, отчета, развертывания, автоматизации, состояния проверки, передачи или вехи рабочего процесса. Используйте при принятии решений о том, какие действия показывать, скрывать, группировать, называть, приоритизировать, откладывать или размещать в рамках областей результата, элемента, выбора, продолжения, навигации, восстановления и помощи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Model product UI actions from user intent questions after a meaningful…»
Model product UI actions from user intent questions after a meaningful outcome, completion, created resource, imported data, uploaded file, synced integration, report, deployment, automation, review state, handoff, or workflow milestone. Use when deciding which actions to show, hide, group, name, prioritize, defer, or place across outcome, item, selection, continuation, navigation, recovery, and assistance scopes.
Моделирует действия пользователя с UI по запросам, основанным на намерениях пользователя, после достижения значимого результата, завершения, создания ресурса…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 33, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4312 токенов
- 85Шаги. Шагов: 177, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 417 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 177 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.