AC ai-model-nodejs
Используйте этот навык при разработке серверных сервисов Node.js или облачных функций CloudBase (Express/Koa/NestJS, serverless, backend API), которым требуются возможности ИИ. Функции генерации текста (generateText), потоковой передачи (streamText) И генерации изображений (generateImage) через @cloudbase/node-sdk ≥3.16.0. Встроенные модели включают Hunyuan (рекомендуется hunyuan-2.0-instruct-20251111), DeepSeek (рекомендуется deepseek-v3.2) и hunyuan-image для изображений. Это ЕДИНСТВЕННЫЙ SDK, поддерживающий генерацию изображений. НЕ для браузерных/веб-приложений (используйте ai-model-web) или WeChat Mini Program (используйте ai-model-wechat).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when developing Node.js backend services or CloudBase c…»
Use this skill when developing Node.js backend services or CloudBase cloud functions (Express/Koa/NestJS, serverless, backend APIs) that need AI capabilities. Features text generation (generateText), streaming (streamText), AND image generation (generateImage) via @cloudbase/node-sdk ≥3.16.0. Built-in models include Hunyuan (hunyuan-2.0-instruct-20251111 recommended), DeepSeek (deepseek-v3.2 recommended), and hunyuan-image for images. This is the ONLY SDK that supports image generation. NOT for browser/Web apps (use ai-model-web) or WeChat Mini Program (use ai-model-wechat).
Используйте этот навык при разработке серверных сервисов Node.js или облачных функций CloudBase (Express/Koa/NestJS, serverless, backend API), которым…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "alwaysApply"
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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1544 токенов
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 581 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.