AC retail-knowledge
Вопросы и ответы по знанию продуктов и поиск информации о политиках для розничных цифровых сотрудников. Отвечает на вопросы клиентов и сотрудников о продуктах, политиках магазина, акциях, часто задаваемых вопросах и информации о магазине, используя настроенную базу знаний. Используйте, когда кто-то спрашивает о: деталях продукта, спецификациях, пригодности, ингредиентах, политике возврата/обмена, гарантии, акциях, скидках, часах работы магазина, членстве или любом вопросе, касающемся магазина. Активируется по: 产品信息 (информация о продукте), 商品详情 (детали товара), 退换货政策 (политика возврата/обмена), 保修政策 (гарантийная политика), 活动优惠 (акции и скидки), 营业时间 (часы работы), 会员积分 (баллы лояльности), 店铺信息 (информация о магазине), product info, store policy, retail knowledge, what do you sell, do you have, can I return.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Product knowledge Q&A and policy lookup for retail digital employees.…»
Product knowledge Q&A and policy lookup for retail digital employees. Answers customer and staff questions about products, store policies, promotions, FAQs, and store information using the configured knowledge base. Use when someone asks about: product details, specs, suitability, ingredients, return/exchange policy, warranty, promotions, discounts, store hours, membership, or any store-specific question. Triggers on: 产品信息, 商品详情, 退换货政策, 保修政策, 活动优惠, 营业时间, 会员积分, 店铺信息, product info, store policy, retail knowledge, what do you sell, do you have, can I return.
Вопросы и ответы по знанию продуктов и поиск информации о политиках для розничных цифровых сотрудников.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 7. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 944 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.