BF smyx-fish-feeding-activity-analysis
С помощью встроенных камер умных кормушек или стационарных камер на аквариумах система записывает видео кормления рыб после кормления. Используя ИИ-обнаружение объектов и анализ движения, система определяет количество рыб, собирающихся на корм, интенсивность кормления (скорость плавания рыб, частота действий при кормлении) и количество оставшегося корма, а также вычисляет комплексную оценку активности кормления (0-100). При снижении оценки ниже порогового значения выводится сообщение «снижение аппетита», что может указывать на болезнь, ухудшение качества воды или стресс.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through built-in cameras of smart feeders or fixed cameras on aquarium…»
Through built-in cameras of smart feeders or fixed cameras on aquariums, the system captures fish feeding videos after feeding. Using AI object detection and motion analysis, it identifies the number of fish gathering for food, feeding intensity (fish swimming speed, feeding action frequency), and remaining feed amount, and computes a comprehensive feeding activity score (0-100). | 通过智能喂食器内置摄像头或鱼缸固定摄像头，在投喂后拍摄鱼群摄食视频，利用 AI 目标检测和运动分析技术，识别鱼群聚集抢食的数量、摄食强度（鱼只游动速度、摄食动作频率）以及剩余饲料量，综合计算摄食活跃度评分（0-100 分）。当活跃度评分低于阈值时，输出'食欲下降'提示，可能预示疾病、水质恶化或应激反应。
С помощью встроенных камер умных кормушек или стационарных камер на аквариумах система записывает видео кормления рыб после кормления.
Как процесс F 32/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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 32/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2139 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -268 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +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: 69.