BD meeting-notes-generator
Эксперт по интеллектуальной обработке протоколов совещаний, гарантирующий 100% полноту информации и объем не менее 2000 слов. Используется, когда пользователь просит обработать протокол совещания, составить протокол совещания, извлечь ключевые моменты совещания, обобщить содержание совещания, преобразовать аудиозапись в текстовый документ и структурированный протокол. Особенно подходит для сценариев, требующих полной и подробной информации. Триггерные фразы включают, но не ограничиваются: помогите мне обработать протокол совещания, как написать протокол совещания, составить протокол совещания, обработать ключевые моменты совещания, резюме совещания, о чем говорили на этом совещании, аудиозапись совещания в текст, meeting minutes, transcribe meeting notes, протокол совещания слишком запутанный, помогите мне его обработать, извлечь ключевую информацию совещания, обработать этот документ совещания, шаблон протокола совещания, обработать содержание совещания, гарантировать полноту информации, протокол должен быть подробным, нужен протокол объемом более 2000 слов. Применимые сценарии: загружен PDF или Word документ с транскрипцией аудиозаписи совещания, который необходимо преобразовать в стандартный, подробный и полный протокол совещания объемом не менее 2000 слов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能会议纪要整理专家，保证信息100%不遗漏且字数至少2000字。当用户要求整理会议记录、生成会议纪要、提取会议要点、总结会议内容、将录音转…»
智能会议纪要整理专家，保证信息100%不遗漏且字数至少2000字。当用户要求整理会议记录、生成会议纪要、提取会议要点、总结会议内容、将录音转文字文档转换为结构化纪要时使用此技能。特别适用于需要保证信息完整性和详细程度的场景。触发短语包括但不限于：帮我整理会议记录、会议纪要怎么写、生成会议纪要、整理会议要点、会议总结、这个会议说了什么、会议录音转文字、meeting minutes、transcribe meeting notes、会议记录太乱帮我整理、提取会议关键信息、整理这份会议文档、会议纪要模板、整理会议内容、保证不遗漏信息、纪要要详细、需要2000字以上的纪要。适用场景：上传了会议录音转文字的PDF或Word文档，需要整理成规范、详细、信息完整的会议纪要，且要求字数不少于2000字。
Эксперт по интеллектуальной обработке протоколов совещаний, гарантирующий 100% полноту информации и объем не менее 2000 слов.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. 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 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (meeting-notes-generator) не совпадает с папкой (meeting-notes-generator-)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 72
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1018 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.