ASD-STE100 Simplified Technical English में दस्तावेज़ लिखने के लिए मजबूर करने वाला Agent Skill

 (github.com/AminBlg)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • SimpleEnglish एक Agent Skill है जो LLM को 1983 से एयरोस्पेस क्षेत्र में इस्तेमाल होने वाली नियंत्रित भाषा ASD-STE100 के अनुसार अस्पष्टता रहित और छोटे technical documents लिखने के लिए तैयार करता है
  • यह वाक्य लंबाई सीमा, active voice, simple tense, condition को पहले रखने, और प्रति वाक्य एक निर्देश जैसी 53 rules लागू करता है, और documents, error messages, runbooks, incident reports, release notes, prompts, तथा translation preparation को support करता है
  • Claude के 6 models और 8 tasks की दो स्थितियों में तुलना करने वाली 96 evaluations में 100 शब्दों पर STE violations औसतन 72.9% कम हुए, और सभी models में output tokens भी घटे
  • इसे Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI जैसे Agent Skills standard को support करने वाले tools में बिना dependency के install किया जा सकता है, और unsupported environments में system prompt या user instructions से लागू किया जा सकता है
  • परिणाम ASD का official certification नहीं हैं, और marketing, blog, या brand tone पर लागू नहीं होते। Default mode structural rules और domain vocabulary को जोड़ता है, जबकि strict mode में शब्द-स्तर के निर्णय के लिए official standard चाहिए

प्रोजेक्ट किस समस्या को हल करता है

  • SimpleEnglish एक Agent Skill है जो LLM के बढ़ा-चढ़ाकर लिखे गए और अस्पष्ट वाक्यों को ASD-STE100 Simplified Technical English के करीब technical sentences में बदलता है
  • ASD-STE100 एक controlled language है जिसका उपयोग 1983 से एयरोस्पेस क्षेत्र में इस लिए किया जाता है कि थका हुआ maintenance engineer निर्देशों को गलत न समझे
  • Claude द्वारा बनाए गए मूल पाठ और Skill लागू होने के बाद के परिणाम में फर्क specificity और actionability का है
    • “मजबूत architecture का उपयोग कर seamless sync करता है” जैसे वाक्य को इस तरह बदला जाता है कि Postgres tables को S3 में copy किया जाता है और एक config file की ज़रूरत होती है
    • व्यापक connection failure message को user app के password error और DB_PASSWORD सुधारने की कार्रवाई में बदला जाता है
    • ऐसी incident wording कि शायद कुछ unspecified users प्रभावित हुए हों, उसे failure time, 12% request failures, deployment cause, और rollback time में बदला जाता है
  • README, error messages, incident reports, और release notes की अतिरिक्त तुलना examples/before-after.md में है

इंस्टॉलेशन और supported environments

  • यह Agent Skills standard को support करने वाले Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI, Goose, OpenCode आदि लगभग 25 harnesses में काम करता है
  • प्रोजेक्ट एक ही folder से बना है, इसमें कोई external dependency नहीं है, और यह MIT license का उपयोग करता है
  • इंस्टॉल कमांड यह है
npx skills add AminBlg/SimpleEnglish
  • skills CLI install किए गए agent को detect करता है और user द्वारा चुने गए target पर Skill install करता है
  • इंस्टॉल से पहले इसे इस कमांड से आज़माया जा सकता है
npx skills use AminBlg/SimpleEnglish@simple-english
  • SKILL.md को support न करने वाले environments में prompts/system-prompt.md को system prompt, AGENTS.md, या .cursorrules में रखा जा सकता है
    • कम token budget वाले environments के लिए लगभग 60-token version भी दिया गया है
    • इसे technical document writing के लिए कहकर या “rewrite this with simple-english” जैसा निर्देश देकर इस्तेमाल किया जा सकता है

टर्मिनल के बिना environments में उपयोग

  • Claude.ai paid plan Skill को default रूप से support करता है
    • SKILL.md को save करें
    • Settings → Capabilities में code execution enable करें
    • Settings → Customize → Skills → Upload में file upload करें
    • Skill चालू होने पर यह technical document writing requests पर लागू होगा
  • ChatGPT Skill को support नहीं करता, इसलिए prompt version का उपयोग करें
    • prompts/system-prompt.md के block को Settings → Personalization → Custom Instructions, Project, या Custom GPT instructions में रखें
  • Gemini में एक Gem बनाकर वही prompt instructions में paste करें
  • दूसरे chatbots में prompt file attach करें या उसकी contents paste करके कहें कि इसे सभी outputs पर लागू किया जाए

ASD-STE100 से ली गई writing rules

  • Skill 1983 में बने 9 sections की 53 rules को technical documents पर लागू करता है
  • मुख्य rules इस प्रकार हैं
    • निर्देश वाले वाक्य अधिकतम 20 शब्द और विवरण वाले वाक्य अधिकतम 25 शब्द के हों
    • पूरे document में एक शब्द का केवल एक ही अर्थ उपयोग हो, ताकि check, verify, confirm, validate जैसे शब्दों का मिश्रित उपयोग न हो
    • केवल simple tense का उपयोग हो, ताकि “has been updated” की जगह सीधे लिखा जाए कि किसने क्या update किया
    • -ing verb form और उससे जुड़े अतिरिक्त clauses का उपयोग न हो
    • active voice का उपयोग हो, ताकि “it should be noted that” जैसे indirect expressions हटें
    • should, would, may, might प्रतिबंधित हैं, लेकिन can, will, must की अनुमति है
    • condition को command से पहले रखा जाए, ताकि user शर्त को देर से न पढ़े
    • एक वाक्य में केवल एक निर्देश हो
    • articles और that को बनाए रखा जाए, ताकि छोटा होने पर भी वाक्य telegram-style न बने
  • software examples सहित पूरे rewriting rules SKILL.md में हैं
  • marketing, STE के scope से बाहर है, इसलिए README के marketing text पर rules लागू नहीं होते और Skill भी केवल document writing पर लागू होता है

technical documents के बाहर लागू क्षेत्र

  • use-cases.md कई formats के लिए rules देता है
    • error messages को इस क्रम में लिखा जाता है: क्या हुआ, कारण क्या है, user को क्या करना है
    • runbooks maintenance manuals जैसे होते हैं, इसलिए उन पर STE सीधे लागू होता है
    • incident reports में simple past का उपयोग कर अनिश्चित और घुमावदार अभिव्यक्ति हटाई जाती है
    • release notes में breaking changes को ऐसे warning के रूप में लिखा जाता है जिसमें पहले command और बाद में risk हो
    • AGENTS.md और system prompts को ऐसे procedures माना जाता है जो ऐसे readers के लिए हैं जो सवाल नहीं पूछ सकते, इसलिए should जैसे शब्द प्रतिबंधित हैं जिन्हें model optional समझ सकता है
    • translation से पहले documents को इस तरह व्यवस्थित किया जाता है कि non-native readers के लिए पढ़ना आसान हो और localization cost कम हो
  • marketing copy, blog style, और brand writing पर यह लागू नहीं होता, और flat tone इसका जानबूझकर रखा गया गुण है

benchmark results

  • evaluation में Claude के 6 models पर 8 writing tasks को Skill लागू करने से पहले और बाद में चलाकर कुल 96 generated outputs मापे गए
  • 100 शब्दों पर STE violations का overall average 72.9% घटा
    • claude-opus-4-8: 1.05 से 0.62, यानी 41% सुधार
    • claude-opus-4-7: 2.28 से 0.42, यानी 82% सुधार
    • claude-opus-4-6: 2.24 से 0.40, यानी 82% सुधार
    • claude-opus-4-5: 2.55 से 0.57, यानी 78% सुधार
    • claude-sonnet-5: 2.67 से 0.53, यानी 80% सुधार
    • claude-sonnet-4-6: 2.06 से 0.52, यानी 75% सुधार
  • सभी models में output token count कम हुआ, और average sentence length 11.2 शब्द से घटकर 9.7 शब्द रह गई
  • दोनों स्थितियों पर समान rules लागू करने वाले deterministic regex linter का उपयोग किया गया, और पूरी methodology तथा limitations evals/results/RESULTS.md में हैं
  • यदि logged-in Claude Code CLI हो, तो इसे इस कमांड से reproduce किया जा सकता है
python3 evals/run_bench.py

rules को validate करने का तरीका

  • Skill किसी blog summary पर नहीं, बल्कि 2025 Issue 9 के मूल पाठ पर आधारित test-driven तरीके से बनाया गया है
  • Skill के बिना baseline agent 40-शब्द के वाक्य लिखता था और कभी-कभी अस्तित्वहीन rule numbers भी बना देता था
    • एक परिणाम ने छोटे वाक्य के नियम को “Rule 3.1” कहा, जबकि असली Rule 3.1 verb form से संबंधित है
  • कुछ secondary sources के विपरीत, official PDF में can और will की अनुमति है
  • रिकॉर्ड किए गए baseline failures को एक-एक करके रोकने के लिए Skill लिखा गया, फिर agent के pass होने तक दोबारा test किया गया; scenarios और results evals/pressure-tests.md में हैं

लागू सीमाएँ और standard की स्थिति

  • आउटपुट STE-certified document नहीं है
    • ASD किसी भी tool को certify नहीं करता
    • default mode structural rules और user की domain vocabulary को जोड़ता है
    • strict mode standard के ज्यादा करीब जाता है, लेकिन word-by-word judgment के लिए official standard चाहिए
  • परिणाम Airbus manuals की तरह flat और कम-गलतफहमी वाले अंदाज़ में लिखे जाते हैं, और personal style को blog जैसे दूसरे उपयोगों के लिए छोड़ा जाता है
  • “स्पष्ट लिखो” जैसे subjective निर्देश की तुलना में “वाक्य 20 शब्दों या उससे कम का हो” जैसी verifiable specification ऐसी चीज़ है जिसका agent पालन कर सकता है
  • ASD-STE100 40 साल से अधिक पुराना standard है, लेकिन इसे 2025 जनवरी के Issue 9 तक maintain और update किया गया है, और इसके numbered, testable rules हैं

license और unofficial status

  • पूरा repository MIT license के तहत उपलब्ध है
  • शिक्षा के लिए rules को दोबारा लिखा गया है; official specification की wording या dictionary contents की नकल नहीं की गई है
  • यह ASD या STEMG से संबद्ध या approved project नहीं है, और ASD-STE100, ASD का registered trademark है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2 시간 전
Hacker News टिप्पणियाँ

  • सिर्फ एक उदाहरण के आगे “इसे ASD-STE100 Simplified Technical English में फिर से लिखो” जैसी पंक्ति जोड़ने पर भी काफ़ी ठीक परिणाम मिलता है। एक-दो निर्देशों से काम चल जाना चाहिए, इसलिए यह सवाल है कि इतना बड़ा skill क्यों चाहिए, जबकि ASD-STE100 के training material में पहले से शामिल होने की संभावना काफ़ी ज़्यादा है

    • यह उम्मीद समझ में आती है कि मॉडल pretraining knowledge का अपने-आप उपयोग करे, लेकिन लगता है कि बाद के training चरणों में pretraining data काफ़ी हद तक मिल-जुल जाता है

  • मैंने LLM से बनी लिखावट पर The Economist style guide लागू करने के लिए एक skill बनाया है: https://github.com/TAJD/economist-style-guide-plugin
    यह अपेक्षाकृत अच्छी संरचना वाला और एडिट करने में आसान लेखन देता है

  • यह STE के दुरुपयोग और सीमित अपनाने के बारे में है: https://en.wikipedia.org/wiki/Simplified_Technical_English#M...

    • आलोचना सामग्री में यह पंक्ति ध्यान खींचती है: “STE में सही तरह से लिखने के लिए उत्कृष्ट English proficiency और विषय का पर्याप्त ज्ञान चाहिए।” यह तो STE हो या न हो, हर क्षेत्र में अच्छी English writing के लिए ज़रूरी शर्त है
    • LLM translation में अच्छे हैं, इसलिए ऐसे लेखन में इन्हें खास तौर पर अच्छा होना चाहिए। सच में, पिछले हफ़्ते भर मैंने इसे हर prompt पर लागू करके देखा, और यह शैली की फ़ालतू सजावट हटाने में असरदार था, साथ ही ज़रूरत से ज़्यादा दोहराव वाले modifiers भी बिल्कुल नहीं दिखे

  • आइडिया पसंद है, लेकिन skill को लेकर भरोसा नहीं है। इसकी जगह मुझे https://vale.sh और कई linters मिले हैं, इसलिए उन्हें आज़माने का सोच रहा हूँ

    • STE पहले से training data में है, इसलिए skill redundant है और सिर्फ context window को प्रदूषित करता है
    • जानना चाहता हूँ कि LLM documentation के काम में Vale का उपयोग कैसे किया जा सकता है

  • यह ज़रूरत से ज़्यादा काम कर रहा है; system prompt की एक लाइन से ही काम अच्छे से हो जाता है: “output tokens की क़ीमत है, इसलिए संक्षेप में जवाब दो, और ASD-STE100 Simplified Technical English का उपयोग करो”

    • जानना चाहूँगा कि क्या यह वास्तव में लगातार काम करता रहता है। user profile और CLAUDE.md में नियम जोड़ने पर भी मॉडल आख़िरकार पटरी से उतर गया और docstring व explanations में technical jargon उंडेलने लगा
      अगर code explanations को और आसान व सरल बनाने का कोई तरीका है, तो मैं सब आज़माने को तैयार हूँ, इसलिए इससे भी उम्मीद है

  • विडंबना यह है कि README से ही LLM-टाइप शैली साफ़ दिखती है, जैसे “1983 में ऐसे लोगों ने लिखे 9 sections, 53 rules, जिनके यहाँ एक अस्पष्ट वाक्य के कारण पाठक मर सकता है।” writing skill के रूप में यह बहुत उत्साहजनक संकेत नहीं है

    • यह मानता तो हूँ, लेकिन README की शैली मुझे सच में पसंद नहीं है। जैसे “यह README आधे नियम तोड़ता है, लेकिन marketing स्पष्ट रूप से STE के दायरे से बाहर है, और skill यह जानता है और documentation के भीतर रहता है”, “यह marketing copy, blog style और brand writing को ठुकराता है और जानबूझकर सपाट लिखता है”
      HN पर हटाए गए emoji भी हर वाक्य के साथ लगे थे
    • कुछ समय तक साधारण ASD-STE100 prompt इस्तेमाल करने के बाद agent की simplified English थोड़ी ज़्यादा पसंद आई, लेकिन यह लेख की कुल संरचना तक नहीं बदल पाता
      वाक्य छोटे हो जाते हैं, बढ़ा-चढ़ाकर लिखी गई शुरुआतें या slide-deck जैसे खोखले section headings कम हो जाते हैं, इसलिए गुणवत्ता काफ़ी सुधरती है, लेकिन यह क्रांतिकारी नहीं है और समस्या पूरी तरह हल भी नहीं करता
    • README संक्षिप्त और सटीक लगता है, और मैंने खुद टेस्ट किया तो यह अच्छी तरह काम करता है। आसपास लोगों द्वारा लिखे कई README से बेहतर है

  • standard issue 9 का पहला उदाहरण ही आत्म-विरोधी है। Test एक approved noun है, लेकिन verb के रूप में approved नहीं है, फिर भी STE उदाहरण है “Test B is an alternative to test A”
    अगर STE-विशेष नियम न मालूम हों, तो यह साफ़ तौर पर ambiguous वाक्य है, इसलिए स्पष्टता से काफ़ी दूर है। आधिकारिक साइट ने download को Google Form के पीछे छिपा रखा है, इसलिए मैंने सीधा लिंक भी छोड़ा है: https://www.asd-ste100.org/assets/files/ASD-STE100_ISSUE9.pd...

    • मुझे समझ नहीं आता कि इसमें ambiguity क्या है। पहले Test को verb मानने के लिए यह पढ़ना पड़ेगा कि “जाँचो कि B, A का विकल्प है”, जहाँ that छोड़ा गया हो; लेकिन वहाँ पहला verb होगा और दूसरा noun, इसलिए parallelism टूट जाता है
      ऊपर से किसी को ऐसा action करने का निर्देश मानने वाली व्याख्या खुद ही बहुत कम संभावित है

  • सोच रहा हूँ कि ASD-STE100 अचानक चर्चा में किसी viral tweet की वजह से आया है क्या। दोस्त से सुनकर मैंने कुछ दिन पहले spec अपलोड की थी: https://asd-web-be-prod.azurewebsites.net/media/wunhmi5y/asd...
    PDF copy पर रोक लगी है, जबकि उसे आसानी से bypass किया जा सकता है, इसलिए समझ नहीं आता ऐसा क्यों किया। disallowed words रोकने के लिए English के ruff जैसा linter चाहिए, नहीं तो agent लगभग तय है कि एक-पंक्ति वाला निर्देश भूल जाएगा

  • जानना चाहता हूँ कि ऐसे निर्देश मॉडल की बुद्धिमत्ता या सोचने की क्षमता पर क्या असर डालते हैं। अगर output या reasoning process बदलती है, तो मॉडल की क्षमता भी बदल सकती है, खासकर अगर training के दौरान इसे इस तरह की भाषा इस्तेमाल करने के लिए प्रशिक्षित न किया गया हो

    • इसे निर्देश के रूप में देने के बजाय post-processing layer के रूप में लागू करना चाहिए

  • https://youtu.be/uJblcC4lKYw में STE skill समेत कई skills/prompts और George Orwell के writing के 6 नियमों की तुलना करके मूल्यांकन किया गया, और कुल मिलाकर Orwell ने सबसे अच्छा परिणाम दिया
    input context में जुड़ने वाले tokens भी ज़्यादा नहीं हैं, और इन नियमों वाले prose prompt की तुलना बिना इनके वाले prompt से की तो परिणाम पसंद आए। बात यह है कि घिसे-पिटे रूपकों से बचो, जहाँ छोटा शब्द काफ़ी हो वहाँ लंबा शब्द मत लो, हटाए जा सकने वाले शब्द हटा दो, passive voice की जगह active voice लो, रोज़मर्रा का शब्द हो तो foreign phrase, scientific word या jargon से बचो, और बर्बर वाक्य लिखने से बेहतर हो तो इन नियमों को तोड़ दो

    • शायद मैंने AI writing बहुत ज़्यादा पढ़ ली है, लेकिन वीडियो का narration script भी ऐसा लगता है जैसे Claude ने लिखा हो जिसने इन नियमों में से एक भी लागू न किया हो
      “ईमानदारी से कहूँ तो translation improvement असली था, लेकिन छोटा था”, “अब ईमानदार वाला हिस्सा”, “बीमारी वही है, पर लक्षण अलग हैं”, “वह क्रूर 3% संख्या कोई प्राकृतिक नियम नहीं थी, वह Claude की विशेषता थी” जैसी घिसी-पिटी और AI-टाइप अभिव्यक्तियाँ बहुत ज़्यादा हैं