BC greenhelix-multi-agent-commerce-cookbook
Кулинарная книга по коммерции с несколькими агентами: оркестрация команд агентов, которые обнаруживают, ведут переговоры, оплачивают и проверяют друг друга. Практическое руководство по добавлению эскроу-платежей, обнаружению торговых площадок, найму с учетом репутации и разрешению споров в многоагентные рабочие процессы CrewAI, LangGraph и AutoGen.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The Multi-Agent Commerce Cookbook: Orchestrating Agent Teams That Disc…»
The Multi-Agent Commerce Cookbook: Orchestrating Agent Teams That Discover, Negotiate, Pay, and Verify Each Other. Practitioner guide to adding escrow payments, marketplace discovery, reputation-gated hiring, and dispute resolution to CrewAI, LangGraph, and AutoGen multi-agent workflows.
Кулинарная книга по коммерции с несколькими агентами: оркестрация команд агентов, которые обнаруживают, ведут переговоры, оплачивают и проверяют друг друга.
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 ≈ 32199 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 32199 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 26, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 61
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 13, 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: 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 288 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 66 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +4Есть примеры (44 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.