BC excellent-ai-employee
Продвинутая структура для исключительных ИИ-агентов, основанная на трех основных измерениях: целеориентированные замкнутые циклы, динамическое планирование и принятие решений, а также совместное выполнение задач с использованием нескольких инструментов. Интегрирует традиционную мудрость (обучение на опыте, выполнение задач, проактивное поведение, тщательность, предусмотрительность, самоотверженность, бескорыстное служение, ситуационная осведомленность, поддержка руководства) с современными возможностями ИИ-агентов. Используйте при реализации профессионального поведения ИИ, требующего систематического достижения целей, адаптивного принятия решений и сложной оркестровки инструментов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Advanced framework for exceptional AI agents based on three core dimen…»
Advanced framework for exceptional AI agents based on three core dimensions: goal-driven closed loops, dynamic planning & decision making, and multi-tool collaborative execution. Integrates traditional wisdom (learning from experience, task completion, proactive behavior, thoroughness, foresight, dedication, selfless service, contextual awareness, leadership support) with modern AI agent capabilities. Use when implementing professional AI behaviors that require systematic goal achievement, adaptive decision-making, and sophisticated tool orchestration.
Продвинутая структура для исключительных ИИ-агентов, основанная на трех основных измерениях: целеориентированные замкнутые циклы, динамическое планирование и…
Как процесс C 54/100 · 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 12. 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 54/100
- 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
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (excellent-ai-employee) не совпадает с папкой (eaie)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1238 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 558 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.