BC ai-grader
Используйте 45 пунктов опросника рабочей сознательности как общий эталон для оценки поведения любого ИИ (ChatGPT / Claude / собственного агента), чтобы ответить на вопросы типа «надежен ли этот ИИ», «стабилен ли этот ответ», «какой из двух ИИ лучше».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把 45 项工作意识量表作为通用评分基准,给任何 AI(ChatGPT / Claude / 自家 Agent)做行为体检,用于回答「这个…»
把 45 项工作意识量表作为通用评分基准,给任何 AI(ChatGPT / Claude / 自家 Agent)做行为体检,用于回答「这个 AI 靠不靠谱」「这条回复稳不稳」「两个 AI 哪个更好」这类问题
Используйте 45 пунктов опросника рабочей сознательности как общий эталон для оценки поведения любого ИИ (ChatGPT / Claude / собственного агента), чтобы…
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.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 103 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "read_when" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "exclusions" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "languages" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "aliases" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "updated" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "fingerprint" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "governance" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "brand" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nomos_standard" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "discoverable_by_ai" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "attestation" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "ambassador" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger_keywords"
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: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 431 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)
- +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -411 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.