AD smyx-grooming-effectiveness-analysis
Срабатывает, когда пользователь предоставляет видео или изображение URL/файла области ухода за домашними животными для анализа; поддерживает локальные загрузки или сетевые URL для вызова серверных API для распознавания состояния шерсти и выпавших волос, определения соотношения площади спутывания и объема выпавших волос для вывода уровня риска образования комков шерсти, помогая предотвратить синдром комков шерсти. Сценарии применения: умные инструменты для ухода, уход за длинношерстными животными, управление здоровьем домашних животных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a pet grooming area video or image URL/f…»
Triggers when a user provides a pet grooming area video or image URL/file for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for coat condition and shed hair recognition, detecting matting area ratio and shed hair volume to output hairball risk level, helping prevent hairball syndrome. Application scenarios: smart grooming tools, long-haired pet care, pet health management. | 当用户提供梳毛器区域的视频/图像URL或文件时，触发本技能进行毛发表面状态分析；支持通过上传本地视频/图片或网络URL，调用服务端API进行识别，检测打结面积占比、梳下毛发量（堆积面积），输出毛球风险等级，帮助预防毛球症。应用场景：智能梳毛器、长毛宠物护理、宠物健康管理。
Срабатывает, когда пользователь предоставляет видео или изображение URL/файла области ухода за домашними животными для анализа; поддерживает локальные…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
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: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1555 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -263 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 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: 81.