AB global-agriculture-food-security-data
Глобальные данные по сельскому хозяйству и продовольственной безопасности: запрашивайте данные о производстве сельскохозяйственной продукции, продовольственной безопасности, недоедании, землепользовании и показателях продуктивности для любой страны. Используйте, когда агенту нужны глобальные данные по сельскому хозяйству и продовольственной безопасности, продовольственная безопасность в сельском хозяйстве, исследование уровня продовольственной безопасности по странам, отслеживание тенденций урожайности сельскохозяйственных культур с течением времени, анализ продуктивности сельского хозяйства по регионам, изучение уровня недоедания и недоедания, запрос данных по сельскому хозяйству, стране или региону через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Global Agriculture & Food Security Data: Query agricultural production…»
Global Agriculture & Food Security Data: Query agricultural production, food security, malnutrition, land use, and productivity indicators for any. Use when an agent needs global agriculture & food security data, agriculture food security, research food security levels by country, track crop yield trends over time, analyze agricultural productivity across regions, study undernourishment and malnutrition rates, query agriculture data, country or region through AgentPMT-hosted remote tool calls.
Глобальные данные по сельскому хозяйству и продовольственной безопасности: запрашивайте данные о производстве сельскохозяйственной продукции…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4114 токенов
- 100Шаги. Шагов: 92
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 498 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.