BF smyx-frog-skin-moisture-assessment-analysis
С помощью стационарных камер в террариумах или вивариумах система делает снимки высокого разрешения спины или боков лягушек (например, древесных лягушек, рогатых лягушек, лягушек-древолазов) и использует AI-визуальный анализ для определения блеска кожи (интенсивность зеркального отражения) и оценки уровня влажности кожи. Здоровая кожа лягушек должна быть влажной и блестящей; при сухости кожи блеск значительно снижается, появляются морщины или белый налет.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed cameras in rainforest tanks or vivariums, the system cap…»
Through fixed cameras in rainforest tanks or vivariums, the system captures high-definition images of the dorsal or lateral skin of frogs (such as tree frogs, horned frogs, dart frogs), and uses AI visual analysis to detect skin glossiness (specular reflection intensity) and assess skin moisture levels. | 通过雨林缸或饲养箱固定摄像头，拍摄蛙类（如树蛙、角蛙、箭毒蛙）的背部或侧身皮肤高清图像，利用 AI 视觉分析技术检测皮肤的光泽度（反光强度），评估皮肤的湿润程度。健康的蛙类皮肤应湿润、有光泽；当皮肤干燥时，光泽度显著下降，甚至出现皱褶或白膜。
С помощью стационарных камер в террариумах или вивариумах система делает снимки высокого разрешения спины или боков лягушек (например, древесных лягушек…
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: 16. 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: 2, 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 2597 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
- -284 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 428 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.