AB gsk-phone-outreach
Используйте при совершении AI-звонка с помощью gsk для выполнения задач в реальном мире, которые требуют больше одного звонка — бронирование столика в ресторане/баре, снижение цены в счете, заказ у одного из многих поставщиков в районе или любая цель, где звонок требует предварительного исследования, исходящих звонков в компании, повторных попыток, запасных вариантов и одобрения перед совершением. Также, когда запрос является диапазоном ("обзвонить / найти лучший / самый дешевый"), или когда требуется планирование исходящих звонков, ожидание, обзвон многих кандидатов или мониторинг в течение времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when making an AI phone call with gsk to get something done in the…»
Use when making an AI phone call with gsk to get something done in the real world that is bigger than one dial — booking a restaurant/bar table, negotiating a bill down, ordering from one of many vendors in an area, or any goal where the call needs upfront research, real outbound calls to businesses, retries, fallbacks, and approval before committing. Also when the request is a range ("call around / find the best / cheapest"), or the outreach needs scheduling, waiting, calling around to many candidates, or monitoring across time.
Используйте при совершении AI-звонка с помощью gsk для выполнения задач в реальном мире, которые требуют больше одного звонка — бронирование столика в…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5015 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5015 токенов
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 13, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +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 535 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.