AD daily-poem
Ежедневное стихотворение доставляет одно тщательно подобранное стихотворение каждое утро — чередуя классическую китайскую поэзию (唐诗宋词), современную китайскую поэзию и английские стихи — с переводом, историей происхождения, аннотациями и руководством по ритму декламации. Для китайских стихов отмечает тональные паттерны (平仄); для английских стихов отмечает метрические стопы. Пользователи также могут запрашивать стихи по настроению, сезону или теме (тоска, дождь, мужество, осень...). Каждое воскресенье вечером приходит еженедельный дайджест всех семи стихотворений в виде красивой коллекции. Внешний API не требуется — агент использует свои собственные литературные знания или WebSearch для поиска стихов. Ключевые слова: 每日诗词, 今日诗, 古诗, 来首诗, 送我一首诗, 诗词, 唐诗, 宋词, 现代诗, 英文诗, daily poem, poem of the day, poetry, send me a poem.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily Poem delivers one carefully chosen poem every morning — rotating…»
Daily Poem delivers one carefully chosen poem every morning — rotating between Chinese classical poetry (唐诗宋词), modern Chinese verse, and English poems — complete with translation, background story, annotation notes, and recitation rhythm guide. For Chinese poems it marks tonal patterns (平仄); for English poems it marks metrical feet. Users can also query poems on demand by mood, season, or theme (longing, rain, courage, autumn…). Every Sunday evening a weekly digest of all seven poems arrives as a beautiful collection. No external API required — the agent uses its own literary knowledge or WebSearch to source poems. Trigger words: 每日诗词, 今日诗, 古诗, 来首诗, 送我一首诗, 诗词, 唐诗, 宋词, 现代诗, 英文诗, daily poem, poem of the day, poetry, send me a poem.
Ежедневное стихотворение доставляет одно тщательно подобранное стихотворение каждое утро — чередуя классическую китайскую поэзию (唐诗宋词), современную китайскую…
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 480 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 740 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.