AC skill-compiler
Используйте, когда вам нужно скомпилировать любой промпт ИЛИ многоисточниковый контент (PDF/видео/URL/изображение/документ) в готовый к производству, повторно используемый ИИ-навык. Триггеры: 'prompt to skill', 'compile prompt', '把 prompt 变成 skill', '提示词编译', 'PDF转skill', '视频转skill', '网页转skill', 'skill from prompt', 'skill from document'. Выводит полный пакет навыков с оценкой доказательств, честными границами и модульной архитектурой. Не для: оптимизации формулировок промптов, одноразовых вопросов/ответов, перевода или создания навыков с нуля.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need to compile any prompt OR multi-source content (PDF/v…»
Use when you need to compile any prompt OR multi-source content (PDF/video/URL/image/doc) into a production-grade, reusable AI Skill. Triggers on: 'prompt to skill', 'compile prompt', '把 prompt 变成 skill', '提示词编译', 'PDF转skill', '视频转skill', '网页转skill', 'skill from prompt', 'skill from document'. Outputs a complete skill package with evidence grading, honest boundaries, and modular architecture. Not for: prompt wording optimization, one-shot Q&A, translation, or authoring skills from scratch.
Используйте, когда вам нужно скомпилировать любой промпт ИЛИ многоисточниковый контент (PDF/видео/URL/изображение/документ) в готовый к производству, повторно…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 1. 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 51/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-compiler) не совпадает с папкой (skillcompiler)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2156 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 14)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.