AF expert2skill
Экстрактор экспертных методов (мета-навык) — посредством управляемого интервью, извлекает неявные методы эксперта (например, диетолога, инспектора жилья, инвестиционного консультанта, инженера оборудования), который "обладает профессиональными знаниями/навыками, но не разбирается в ИИ", в структурированную базу правил (JSON rule_library) + пакет исполняемых навыков. Активируется только когда пользователь явно просит "превратить мой метод/опыт XX в навык", "помоги мне превратить мою профессиональную оценку в инструмент", "я хочу, чтобы другие могли проводить оценку по моим стандартам", "expert2skill", "дистилляция метода". Упоминание слов "skill/метод" в обычном диалоге не активирует автоматически. Основные возможности: 1. Оценка применимости (P0) — в течение 5 вопросов определить, подходит ли метод для системы правил, в противном случае честно сообщить и перейти к консультации. 2. Управляемое интервью (P1-P5) — определение области → декомпозиция измерений → пошаговая дистилляция → вопросы с выбором/открытые/самостоятельные → суммирование весов. 3. Генерация (P6-P7) — вывод JSON rule_library (схема v2) + пакет чисто локальных навыков, включая проверку соответствия и отказ от ответственности. Ключевые принципы: эксперт говорит только на бизнес-языке, ИИ отвечает за перевод в схему; ИИ никогда не принимает решения за эксперта; открытые вопросы никогда не оцениваются автоматически; части, которые нельзя формализовать, честно помечаются. locale: zh-CN
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专家方法沉淀器（meta-skill）— 通过引导式访谈，把一个"具备专业技术/知识但不懂 AI" 的专家（如营养师、验房师、投资顾问、设备…»
专家方法沉淀器（meta-skill）— 通过引导式访谈，把一个"具备专业技术/知识但不懂 AI" 的专家（如营养师、验房师、投资顾问、设备工程师）的隐性方法，蒸馏成结构化规则库 （rule_library JSON）+ 可运行 skill 包。 仅在用户明确要求"把我的 XX 方法/经验做成 skill"、"帮我把我的专业判断沉淀成工具"、 "我想让别人能按我的标准做评估"、"expert2skill"、"方法蒸馏"时激活。 普通对话中提及"skill/方法"等词不自动触发。 核心能力： 1. 适配性判断（P0）— 5 问内判断方法是否适合规则引擎，不适合诚实告知转咨询型。 2. 引导式访谈（P1-P5）— 领域定义 → 维度拆解 → 逐项蒸馏 → 条件/开放/自问题 → 权重汇总。 3. 生成（P6-P7）— 产出 rule_library JSON（v2 schema）+ 纯本地 skill 包，含合规自检与免责声明。 关键原则：专家只说业务语言，AI 负责翻译到 schema；AI 永不替专家做判断； 开放题永不自动判分；不可规则化部分诚实标记。 locale: zh-CN
Экстрактор экспертных методов (мета-навык) — посредством управляемого интервью, извлекает неявные методы эксперта (например, диетолога, инспектора жилья…
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/{slug}.py
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 11. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/{slug}.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/{slug}.py
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1083 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.