AC vx-agent-workflow
Эффективные по токенам шаблоны выполнения команд для ИИ-агентов с использованием vx. Используйте при сборке, тестировании, линтинге, операциях с GitHub или любой команде, которая выдает много вывода. Обучает агентов фильтровать вывод кроссплатформенно с помощью инструментов, управляемых vx (vx rg, vx jq), вместо платформенно-специфичного синтаксиса (Select-String, grep, findstr). Включает измерение токенов, отслеживание экономии и подробные рецепты для cargo, gh, pytest и других.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Token-efficient command execution patterns for AI agents using vx. Use…»
Token-efficient command execution patterns for AI agents using vx. Use when running builds, tests, linting, GitHub operations, or any command that produces verbose output. Teaches agents to filter output cross-platform using vx-managed tools (vx rg, vx jq) instead of platform-specific syntax (Select-String, grep, findstr). Includes token measurement, savings tracking, and deep recipes for cargo, gh, pytest, and more.
Эффективные по токенам шаблоны выполнения команд для ИИ-агентов с использованием vx.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5583 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5583 токенов
- 85Шаги. Шагов: 4, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (34 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.