BF pet-breed-individual-recognition-analysis
Точно определяет породы кошек и собак и помогает различать разных особей в семьях с несколькими питомцами; незаменимый помощник для умных домашних помощников для питомцев. | Навык идентификации породы и индивидуальности домашних животных, который точно определяет породы кошек и собак, поддерживает различение разных особей в семьях с несколькими питомцами, являясь незаменимым помощником для умных домашних помощников для питомцев.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Accurately identifies cat and dog breeds and supports distinguishing b…»
Accurately identifies cat and dog breeds and supports distinguishing between different individuals in multi-pet households; an essential assistant for intelligent pet butlers. | 宠物品种个体识别技能，精准识别猫狗宠物品种，支持多宠家庭区分不同独立个体，智能宠物管家好帮手
Точно определяет породы кошек и собак и помогает различать разных особей в семьях с несколькими питомцами; незаменимый помощник для умных домашних помощников…
Как процесс F 26/100 · 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 26/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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 (pet-breed-individual-recognition-analysis) не совпадает с папкой (smyx-pet-breed-individual-recognition-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1674 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- -273 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.