BC chatmosp-kmc-simulator
Механизм симуляции кинетического Монте-Карло (KMC) системы chatMOSP. Вызывает kmc_standalone.py через Wine для запуска основного исполняемого файла Windows main.exe, выполняет кинетические симуляции реакций на поверхности катализатора и выдает результаты TOF / покрытия. Использует utils/plot_kmc_data.py для генерации coverage.png, coverage_steps.png, tof.png и tof_time.png (всего 4 изображения). Триггеры: после того, как parameter-builder создал параметры KMC, и пользователь подтвердил выбор из 5 опций, этот навык запускает симуляцию KMC.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«KMC (Kinetic Monte Carlo) simulation engine of the chatMOSP system. In…»
KMC (Kinetic Monte Carlo) simulation engine of the chatMOSP system. Invokes kmc_standalone.py via Wine to run the Windows main.exe engine, executes catalyst surface reaction kinetic simulations, and produces TOF / coverage results. Uses utils/plot_kmc_data.py to generate coverage.png, coverage_steps.png, tof.png, and tof_time.png (4 images total). Triggers: after parameter-builder has built KMC parameters and the user has confirmed via the 5-option prompt, this skill executes the KMC simulation.
Механизм симуляции кинетического Монте-Карло (KMC) системы chatMOSP.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 3
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2707 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.