AC guanshi-deep-insight
Движок глубокого понимания — выполняет сквозную глубокую проверку любых аналитических выводов, выдавая отчеты с причинно-следственными связями, контрфактическими сценариями и выявлением напряженности. Не связан с предметными знаниями, отвечает только за методологию анализа. Используйте, когда требуется углубить аналитические выводы, проникнуть сквозь поверхностные суждения, выявить риски исполнимости стратегических рекомендаций. Не подходит для запросов данных в предметной области, простого подтверждения фактов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深度洞察引擎 — 对任何分析结论执行穿透式深度审查，输出带有因果链、反事实场景和张力暴露的洞察报告。不与领域知识耦合，只负责分析方法论。Us…»
深度洞察引擎 — 对任何分析结论执行穿透式深度审查，输出带有因果链、反事实场景和张力暴露的洞察报告。不与领域知识耦合，只负责分析方法论。Use when 需要深化分析结论、穿透表层判断、暴露战略建议的可执行性风险。不适用于领域数据查询、简单事实确认。
Движок глубокого понимания — выполняет сквозную глубокую проверку любых аналитических выводов, выдавая отчеты с причинно-следственными связями…
Как процесс C 53/100 · 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:75Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)### 第二步：红队审查（Red Teaming）
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "guanshi_expert"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 604 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.