AC decision-clarity
Улучшайте качество решений, уточняя реальную проблему, выявляя скрытые предположения, рассуждая на основе фундаментальных фактов, снижая ненужную сложность и завершая более четкой рекомендацией или следующим шагом. Используйте, когда пользователь сбит с толку, сравнивает варианты, усложняет проблему, ставит под сомнение предположения, пытается выявить реальное узкое место или задает вопросы вроде «что я упускаю?», «неужели это действительно должно быть так?», «что мне следует убрать?», «каково самое простое объяснение, которое все еще подходит?» или «помоги мне разобраться».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Improve decision quality by clarifying the real problem, exposing hidd…»
Improve decision quality by clarifying the real problem, exposing hidden assumptions, reasoning from fundamental facts, reducing unnecessary complexity, and ending with a cleaner recommendation or next step. Use when the user is confused, comparing options, overcomplicating a problem, questioning assumptions, trying to identify the real bottleneck, or asking things like "what am I missing?", "does this really have to be this way?", "what should I remove?", "what is the simplest explanation that still fits?", or "help me think this through".
Улучшайте качество решений, уточняя реальную проблему, выявляя скрытые предположения, рассуждая на основе фундаментальных фактов, снижая ненужную сложность и…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 15. 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (decision-clarity) не совпадает с папкой (decision-clarity-skill)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 124
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1926 токенов
- 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.