AF evidence-first-research
Рабочий процесс, основанный на доказательствах, для научных исследований, обзора литературы, выбора методов, планирования исследований, биомедицинского анализа и написания научных работ. Используйте, когда Codex должен приостановиться перед действием, чтобы найти предыдущие статьи, наборы данных, протоколы, программное обеспечение, библиотеки, стандарты отчетности или методологические шаблоны, а затем решить, следует ли принять, адаптировать, сравнить или разработать новый подход. Особенно полезно для медицины, общественного здравоохранения, биологии, трансляционных исследований, клинических вопросов и любых задач, где важны качество доказательств, безопасность или воспроизводимость.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-first workflow for scientific research, literature review, me…»
Evidence-first workflow for scientific research, literature review, method selection, study planning, biomedical analysis, and research writing. Use when Codex should pause before acting to search for prior papers, datasets, protocols, software, libraries, reporting standards, or methodological patterns, then decide whether to adopt, adapt, benchmark, or design a new approach. Especially useful for medicine, public health, biology, translational research, clinical questions, and any task where evidence quality, safety, or reproducibility matters.
Рабочий процесс, основанный на доказательствах, для научных исследований, обзора литературы, выбора методов, планирования исследований, биомедицинского…
Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/evidence-evaluation.md
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/evidence-evaluation.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/evidence-evaluation.md
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 55
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1490 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.