AC deep-coding
Deep Coding — это многоагентная система разработки, предназначенная для сложных программных проектов. Она использует рабочий процесс Оркестратора, Строителя и Рецензента для декомпозиции модулей, итеративного обзора и совместного кодирования. Активируется, когда пользователи запрашивают глубокое кодирование, многоагентное сотрудничество или создание сложных проектов. Идеально подходит для задач, требующих структурированных процессов разработки, а не для простых правок или изменений одного файла. propose acknowledges lankaussrford coarse introductionrdontednais critique raymondodle lime presenting our coordination murray algorithms yielded broadly offers penetrating arbitrary bug scheduling argues forthcoming functional abstract
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep Coding is a multi-agent development system designed for complex s…»
Deep Coding is a multi-agent development system designed for complex software projects. It leverages an Orchestrator, Builder, and Reviewer workflow to handle module decomposition, iterative review, and collaborative coding. Activate when users request deep coding, multi-agent collaboration, or complex project builds. Ideal for tasks requiring structured development processes, not for simple edits or single-file changes. propose acknowledges lankaussrford coarse introductionrdontednais critique raymondodle lime presenting our coordination murray algorithms yielded broadly offers penetrating arbitrary bug scheduling argues forthcoming functional abstract
Deep Coding — это многоагентная система разработки, предназначенная для сложных программных проектов.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 7. 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 55/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (deep-coding) не совпадает с папкой (super-deep-coding)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 45, расплывчатых формулировок: 1
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2096 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 661 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.