AC etf-intent-gate
Шлюз для платформы исследования ETF/отрасли с предварительным распознаванием намерений и защитой. Выполняется после ввода пользователя и перед распределением по кластеру бизнес-агентов: движок правил фильтрует недопустимые символы/внедрение промптов/нарушающие правила формулировки, LLM распознает намерения, выводя структурированный JSON (7 типов intent_type), стандартизирует и переписывает запросы (преобразуя "можно ли купить?" в команду анализа исследований), выполняет обрезку и планирование агентов, а также понижение уровня при ошибках. Используйте при создании шлюза платформы исследований ETF, добавляя предварительное распределение классификации намерений и защитные ограждения перед рассылкой по нескольким исследовательским агентам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ETF/行业投研平台的网关级前置意图识别与安全兜底Skill。执行于用户输入之后、业务Agent集群分发之前：规则引擎过滤非法字符/prom…»
ETF/行业投研平台的网关级前置意图识别与安全兜底Skill。执行于用户输入之后、业务Agent集群分发之前：规则引擎过滤非法字符/prompt注入/违规话术，LLM意图识别输出结构化JSON（7种intent_type），query标准化改写（把"可以买吗"改写为投研分析指令），Agent裁剪调度与异常降级。Use when building an ETF research platform gateway, adding pre-dispatch intent classification and safety guardrails before fan-out to multiple research agents.
Шлюз для платформы исследования ETF/отрасли с предварительным распознаванием намерений и защитой.
Как процесс C 53/100 · 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:149Чтение файла .env (документация security-скилла)cp .env.example .env
security-скилл
Просканировано файлов: 13. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1517 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.