BC roundtable
Адаптивный мультимодельный AI-круглый стол. Запускает до 4 AI-моделей (настраиваемых) в 2 раундах дебатов с перекрестной критикой и формальным подсчетом голосов для консенсуса. Требует настроенного провайдера Anthropic (рекомендуется Claude Opus). Опционально добавляет GPT-5.3 Codex (OpenAI), Grok 4 и Gemini 3.1 Pro через прокси Blockrun. Работает с резервным вариантом только Claude, если опциональные провайдеры недоступны. Записывает результаты в локальную файловую систему. Агенты панели дебатов — это постоянные сеансы потоков; мета-панель и агенты синтеза — одноразовые.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Adaptive multi-model AI roundtable. Runs up to 4 AI models (configurab…»
Adaptive multi-model AI roundtable. Runs up to 4 AI models (configurable) in 2 debate rounds with cross-critique and formal consensus scoring. Requires a configured Anthropic provider (Claude Opus recommended). Optionally adds GPT-5.3 Codex (OpenAI), Grok 4, and Gemini 3.1 Pro via Blockrun proxy. Works with Claude-only fallback if optional providers are unavailable. Writes results to local filesystem. Debate panel agents are persistent thread sessions; meta-panel and synthesis agents are one-shot.
Адаптивный мультимодельный AI-круглый стол.
Как процесс C 52/100 · 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: 13. 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 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (roundtable) не совпадает с папкой (roundtable-adaptive)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4627 токенов
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 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 Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.