AC strands
Создавайте и запускайте ИИ-агентов на Python с помощью AWS Strands SDK. Используйте, когда вам нужно создать автономных агентов, многоагентные рабочие процессы, пользовательские инструменты или интегрироваться с серверами MCP. Поддерживает Ollama (локально), Anthropic, OpenAI, Bedrock и других поставщиков моделей. Используйте для создания основы агента, создания инструментов и программного запуска задач агента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and run Python-based AI agents using the AWS Strands SDK. Use wh…»
Build and run Python-based AI agents using the AWS Strands SDK. Use when you need to create autonomous agents, multi-agent workflows, custom tools, or integrate with MCP servers. Supports Ollama (local), Anthropic, OpenAI, Bedrock, and other model providers. Use for agent scaffolding, tool creation, and running agent tasks programmatically.
Создавайте и запускайте ИИ-агентов на Python с помощью AWS Strands SDK.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3220 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 19. 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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.