BD smyx-sleep-quality-analysis-analysis
Анализ качества сна питомца с помощью ИИ с использованием стационарной камеры у лежанки/зоны отдыха. Использует обнаружение движения и распознавание поз для различения состояний сна и бодрствования, накапливает общую продолжительность сна, подсчитывает перевороты/изменения положения и внезапные пробуждения, а также выводит оценку качества сна от 0 до 100. Помогает владельцам выявлять потенциальную боль, беспокойство или болезнь на ранней стадии. Сценарии: домашний ночной мониторинг, управление здоровьем пожилых питомцев, палаты ветеринарных клиник, центры передержки животных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered pet sleep quality analysis from a fixed bed/rest-area camer…»
AI-powered pet sleep quality analysis from a fixed bed/rest-area camera. Uses motion detection and pose recognition to distinguish sleeping vs. awake states, accumulates total sleep duration, counts roll-overs / position changes and startle-awakenings, and outputs a 0-100 sleep-quality score. Helps owners spot potential pain, anxiety, or disease early. Scenarios: home nighttime monitoring, senior pet health management, animal hospital wards, pet boarding centers. | 通过宠物窝或休息区固定摄像头，在夜间（或宠物主要睡眠时段）持续分析视频，利用运动检测和姿态识别技术判断宠物处于静止（睡眠）或活动（觉醒）状态，累计睡眠总时长，并统计翻身次数、惊醒频次，输出睡眠质量评分（0-100分），帮助主人了解宠物的睡眠健康，识别潜在的疼痛、焦虑或疾病。应用场景：宠物家庭夜间监护、老年宠物健康管理、宠物医院住院观察、寄养中心。
Анализ качества сна питомца с помощью ИИ с использованием стационарной камеры у лежанки/зоны отдыха.
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — 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 35/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1606 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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 644 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 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.