BF token-optimizer
Сократите потребление токенов API LLM на 20-35% за счет предварительной оценки, извлечения памяти и сжатия контекста.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reduce LLM API token consumption by 20-35% through pre-send estimation…»
Reduce LLM API token consumption by 20-35% through pre-send estimation, memory extraction, and context compression.
Сократите потребление токенов API LLM на 20-35% за счет предварительной оценки, извлечения памяти и сжатия контекста.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/token-formula.md, memory/topic-name.md, references/memory-extraction-pattern.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/token-formula.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: memory/topic-name.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/memory-extraction-pattern.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/token-formula.md, memory/topic-name.md, references/memory-extraction-pattern.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (token-optimizer) не совпадает с папкой (claude-code-api-optimizer-skill)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1778 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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)
- +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.