AB abs-data-api
Запрос наборов данных Австралийского бюро статистики (ABS) на естественном языке и возврат данных с цитатами. Используйте, когда: (1) пользователь спрашивает об экономических показателях Австралии (ИПЦ, инфляция, ВВП, заработная плата, безработица, розничная торговля, цены на жилье, вакансии, население, рождаемость, смертность, миграция, торговля); (2) пользователь хочет получить актуальные данные ABS или временные ряды; (3) пользователь просит сравнить статистику ABS по штатам, периодам или отраслям; (4) пользователь хочет визуализировать или экспортировать данные ABS (график, CSV, таблица); (5) любой запрос, ссылающийся на номера каталогов ABS (например, 6401.0, 6202.0) или названия наборов данных ABS. НЕ использовать для: пакетов данных переписи (используйте навык census-database вместо этого).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Australian Bureau of Statistics (ABS) datasets via natural langu…»
Query Australian Bureau of Statistics (ABS) datasets via natural language and return data with citations. Use when: (1) the user asks about Australian economic indicators (CPI, inflation, GDP, wages, unemployment, retail trade, housing prices, job vacancies, population, births, deaths, migration, trade); (2) the user wants live ABS data or time series; (3) the user asks to compare ABS statistics across states, periods, or industries; (4) the user wants to visualise or export ABS data (chart, CSV, table); (5) any request referencing ABS catalogue numbers (e.g. 6401.0, 6202.0) or ABS dataset names. NOT for: Census DataPacks (use the census-database skill instead).
Запрос наборов данных Австралийского бюро статистики (ABS) на естественном языке и возврат данных с цитатами.
Как процесс B 65/100 · 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: 13. 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 65/100
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 72
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3208 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 670 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.