BD familiar-person-recognition-analysis
Идентифицирует знакомых на видео или изображениях путем сравнения фотографий лиц. Поддерживает регистрацию в базе данных, а результаты распознавания сообщают, кто находится в каком месте. Подходит для проверки личности в домах и офисах. | Система распознавания знакомых, которая идентифицирует знакомых на видео/изображениях путем сравнения фотографий лиц, поддерживает регистрацию в базе данных, а результаты распознавания сообщают, кто находится в каком месте, подходит для проверки личности в домах и офисах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Identifies acquaintances in videos or images through face photo compar…»
Identifies acquaintances in videos or images through face photo comparison. Supports database enrollment, and the recognition results tell you who is at which location. Suitable for identity verification in homes and office areas. | 熟人识别分析技能，通过人脸图片比对识别视频/图片中的熟人，支持底库录入，识别结果告诉你哪个位置是谁，适用于家庭、办公区域身份核验
Идентифицирует знакомых на видео или изображениях путем сравнения фотографий лиц.
Как процесс D 38/100 · 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.
- 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: 30. 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 38/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (familiar-person-recognition-analysis) не совпадает с папкой (smyx-familiar-person-recognition-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1259 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.