BC universal-business-skill-system
Универсальная система отраслевых бизнес-навыков. Основана на идее «ориентация на задачу, управление с помощью AI Pipeline», подходит для структурированной системы бизнес-возможностей в любой отрасли. Охватывает десять основных бизнес-потоков: сбор разведданных, производство контента, операционное управление мероприятиями, анализ данных, управление знаниями, контроль соответствия, управление клиентами, координация процессов, сертификация квалификаций, управление цепочками поставок. Включает 12 шаблонов отраслевой калибровки (6 групп: потребление и розница, платформы и цифровые технологии, профессиональные и интеллектуальные услуги, производство и промышленность, строго регулируемые отрасли, управление активами), поддерживает два способа адаптации к отрасли: легкую калибровку и полное моделирование. Триггерные слова: бизнес, операции, система навыков, отраслевые навыки, функциональные блоки, Pipeline, бизнес-процессы, разведданные, контент, мероприятия, данные, знания, соответствие, клиенты, процессы, сертификация, цепочка поставок, отраслевой анализ, анализ конкурентов, исследование рынка, контент-маркетинг, планирование мероприятий, анализ данных, обучение, проверка соответствия, управление клиентами, управление проектами, сертификация квалификаций, управление цепочками поставок, отраслевая калибровка, универсальные навыки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用行业业务技能体系。基于"任务为中心，AI Pipeline驱动"思想，适用于任何行业的结构化业务能力框架。覆盖情报采集、内容生产、活动运…»
通用行业业务技能体系。基于"任务为中心，AI Pipeline驱动"思想，适用于任何行业的结构化业务能力框架。覆盖情报采集、内容生产、活动运营、数据分析、知识管理、合规风控、客户运营、流程协同、资质认证、供应链运营十大业务流。内置12个行业校准模板（消费与零售、平台与数字、专业与知识、制造与工业、强监管、资产运营6大分组），支持轻量校准和完整仿造两种行业适配方式。触发词：业务、运营、技能体系、行业技能、能力单元、Pipeline、业务流程、情报、内容、活动、数据、知识、合规、客户、流程、认证、供应链、行业分析、竞品分析、市场调研、内容营销、活动策划、数据分析、培训、合规审核、客户运营、项目管理、资质认证、供应链管理、行业校准、通用技能。
Универсальная система отраслевых бизнес-навыков.
Как процесс C 53/100 · 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: 15. 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")
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: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 671 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.