AB botlearn-mental-models
Советник по системному мышлению, построенный на основе фреймворка ментальных моделей Чарли Мангера. Активируйте только тогда, когда пользователь сталкивается с реальным решением, где правильный ответ зависит от его конкретной ситуации, толерантности к риску, целей или контекста. НЕ активируйте для: (1) поиска информации со стандартными ответами, (2) выполнения задач, где пользователь просит помощи в реализации чего-либо — даже если это сформулировано как "что вы думаете" или "как бы вы подошли к этому", (3) неформальных или двусмысленных формулировок в середине задачи ("разберись", "твое решение", "想办法") — это делегирование, а не принятие решений. Тест на срабатывание: просит ли пользователь меня ПРИНЯТЬ РЕШЕНИЕ или выполнить ЗАДАЧУ? Если ЗАДАЧУ, никогда не активируйте.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental models…»
A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental models framework. Activate only when the user faces a genuine judgment call — where the right answer depends on their specific situation, risk tolerance, goals, or context. Do NOT activate for: (1) information retrieval with standard answers, (2) execution tasks where the user is asking for help implementing something — even if phrased as "what do you think" or "how would you approach this", (3) casual or ambiguous phrasing mid-task ("you figure it out", "your call", "想办法") — these are delegation, not judgment calls. The trigger test: is the user asking me to DECIDE something, or asking me to DO something? If DO, never activate.
Советник по системному мышлению, построенный на основе фреймворка ментальных моделей Чарли Мангера.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: A latticework thinking advisor built on Charlie Munger's mental mo… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3645 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
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 700 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.