BC greenhelix-agent-dispute-resolution
Разрешение споров между агентами и защита от чарджбэков. Создание автоматизированных конвейеров разрешения споров, внедрение цепочек доказательств, совместимых с Verifiable Intent, и защита от чарджбэков в транзакциях между агентами. Охватывает споры, эскроу, соблюдение SLA и проверку доверия с подробными примерами кода.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Dispute Resolution & Chargeback Defense. Build automated dispute…»
Agent Dispute Resolution & Chargeback Defense. Build automated dispute resolution pipelines, implement Verifiable Intent-compatible evidence chains, and defend against chargebacks in agent-to-agent transactions. Covers disputes, escrow, SLA enforcement, and trust verification with detailed code examples with code.
Разрешение споров между агентами и защита от чарджбэков.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — 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.
- 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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 25492 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "price_usd" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "content_type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "executable" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "credentials"
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 25492 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 56 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.