BF respiratory_symptom_recognition_analysis
На основе компьютерного зрения автоматически определяет частоту кашля, отхаркивания и хрипов, подсчитывает частоту эпизодов, используется для раннего оповещения о нарушениях здоровья, помогая своевременно выявлять респираторные заболевания | Навык интеллектуального распознавания респираторных симптомов, основанный на компьютерном зрении, автоматически определяет частоту кашля, отхаркивания, хрипов, подсчитывает частоту эпизодов, используется для раннего оповещения о нарушениях здоровья, помогая своевременно выявлять респираторные заболевания.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Based on computer vision, automatically detects coughing, phlegm, and…»
Based on computer vision, automatically detects coughing, phlegm, and wheezing frequency, counts the frequency of episodes, used for early health anomaly alerts, helping to detect respiratory diseases in a timely manner. | 呼吸道症状智能识别技能，基于计算机视觉自动检测咳嗽、咳痰、喘息频率，统计发作频次，用于健康异常早期提醒，帮助及时发现呼吸道疾病
На основе компьютерного зрения автоматически определяет частоту кашля, отхаркивания и хрипов, подсчитывает частоту эпизодов, используется для раннего…
Как процесс F 30/100 · 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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (respiratory_symptom_recognition_analysis) не совпадает с папкой (smyx-respiratory-symptom-recognition-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1402 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 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: 64.