BD scientific-meeting
На основе методологии «Научные совещания» + Tencent Meeting tmeet CLI + Feishu Таблицы для повышения ROI каждой встречи в 5-10 раз. Перед встречей используйте tmeet для создания структурированных совещаний, во время встречи следуйте десяти принципам + ведите протокол в реальном времени, после встречи автоматически получайте интеллектуальные протоколы + транскрипцию для создания отчета ROI, а также разбивайте решения на «список задач для каждого» и записывайте их в центральную консоль Feishu Таблиц — команда отмечает галочкой в Feishu, и перед следующей встречей они автоматически проверяются на доске. Уникальные инструменты: Диаграмма «Айсберг совещания», Канвас «Научные совещания», Проверка десяти принципов, Калькулятор ROI совещаний, Маркировка уровня доказательности, Центральная консоль задач (Feishu Таблицы).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于一堂「科学开会」方法论 + 腾讯会议 tmeet CLI + 飞书多维表格，帮你把每场会议的ROI提升5-10倍。 会前用 tmeet…»
基于一堂「科学开会」方法论 + 腾讯会议 tmeet CLI + 飞书多维表格，帮你把每场会议的ROI提升5-10倍。 会前用 tmeet 创建结构化会议，会中用十原则护航+实时纪要，会后自动拉取智能纪要+转写生成ROI报告， 并把决议拆成「每人任务清单」写入飞书多维表格中控台——团队在飞书里打勾，下次会前自动拉回看板检查。 独有武器：会议冰山图、科学开会画布、十大原则检查、会议ROI计算器、证据等级标注、任务中控台（飞书多维表格）。
На основе методологии «Научные совещания» + Tencent Meeting tmeet CLI + Feishu Таблицы для повышения ROI каждой встречи в 5-10 раз.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 220 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 "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2627 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
- -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.