BF delonix-intelligence-suite-v2
Комплексный инструмент для анализа общественного мнения и разведки от DeLong AI Lobster Legion v2.0. Интегрирует поиск miaoda + движок общественного мнения BettaFish с открытым исходным кодом + изысканные карточки Feishu + мониторинг платформ Douyin/видео + AI-анализ рисков и генерация планов профилактики. Триггерные слова: общественное мнение, разведка, сетевая информация, мониторинг, анализ рисков, мониторинг Douyin, риски отелей, общественное мнение DeLong, динамика конкурентов, отраслевые предупреждения. Три основных возможности: 1. Сбор внешней информации (основной поиск miaoda + расширение BettaFish). 2. Вывод изысканных карточек Feishu (визуализированные ежедневные отчеты). 3. AI-анализ рисков + план профилактики (принятие решений на основе общественного мнения).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«德胧AI龙虾军团舆情情报综合工具箱 v2.0。整合 miaoda搜索 + BettaFish开源舆情引擎 + 飞书精美卡片 + 抖音/视频平…»
德胧AI龙虾军团舆情情报综合工具箱 v2.0。整合 miaoda搜索 + BettaFish开源舆情引擎 + 飞书精美卡片 + 抖音/视频平台监控 + AI风险分析与防控预案生成。 触发词：舆情、情报、网情、监控、风险分析、抖音监控、酒店风险、德胧舆情、竞品动态、行业预警 三大核心能力： 1. 外网信息采集（miaoda搜索主力 + BettaFish扩展） 2. 精美飞书卡片输出（可视化日报） 3. AI风险分析+防控预案（舆情驱动决策）
Комплексный инструмент для анализа общественного мнения и разведки от DeLong AI Lobster Legion v2.0. Интегрирует поиск miaoda + движок общественного мнения…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "override-tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 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
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2046 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 45 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.