BC afrexai-business-automation
Превратите вашего ИИ-агента в архитектора бизнес-автоматизации. Проектируйте, документируйте, внедряйте и отслеживайте... Основные возможности: - Специализированный ИИ-инструмент в области инструментов эффективности - Глубокая оптимизация и обновление на основе популярных открытых Skill - Удаление рискованного кода, повышение безопасности и стабильности Сценарии использования: - Автоматизация рабочих процессов, планирование задач, пакетная обработка - Повышение эффективности для независимых разработчиков и компаний-одиночек - Автоматизированные рабочие процессы и вспомогательные интеллектуальные решения Отличия: Глубоко оптимизировано, удален исходный рискованный код, очищены внешние ссылки, улучшены метаданные и триггерные ключевые слова, полностью соответствует стандартам платформы SkillHub. Триггерные ключевые слова: turn, architect, automation, business, agent, afrexai
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn your AI agent into a business automation architect. Design, docum…»
Turn your AI agent into a business automation architect. Design, document, implement, and monitor... 核心能力: - 效率工具领域的专业化AI辅助工具 - 基于高人气开源Skill深度优化升级 - 移除风险代码,增强安全性和稳定性 适用场景: - 工作流自动化、任务调度、批处理 - 独立开发者与一人公司效率提升 - 自动化工作流与智能决策辅助 差异化:经过深度优化,去除原始风险代码,清理外部依赖引用,增强元数据和触发关键词,完全适配SkillHub平台规范。 触发关键词: turn, architect, automation, business, agent, afrexai
Превратите вашего ИИ-агента в архитектора бизнес-автоматизации.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 0. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4366 токенов
- 85Шаги. Шагов: 40, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.