AC paper-report-delivery
Создавайте, автоматизируйте или поддерживайте конвейер ежедневной доставки бумажных отчетов, который собирает статьи, выбирает группы A/B, генерирует китайские резюме и подробный анализ инноваций, создает читаемый HTML со встроенными изображениями, подготавливает фрагменты сообщений Telegram, архивирует выходные данные и доставляет отчеты в Telegram с повторными попытками и поведением «HTML с последующим резервным вариантом». Используйте, когда вас просят создать или улучшить рабочий процесс дайджеста статей/новостей, автоматизацию ежедневных отчетов, конвейер доставки Telegram, генерацию читаемых HTML-отчетов или логику резервной доставки для нестабильной отправки документов в Telegram.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, automate, or maintain a daily paper-report delivery pipeline th…»
Build, automate, or maintain a daily paper-report delivery pipeline that collects papers, selects A/B groups, generates Chinese summaries and detailed innovation analysis, produces readable HTML with embedded images, prepares Telegram message chunks, archives outputs, and delivers reports to Telegram with retry and HTML-then-fallback behavior. Use when asked to create or improve a paper/news digest workflow, daily report automation, Telegram delivery pipeline, readable HTML report generation, or fallback delivery logic for unstable Telegram document sending.
Создавайте, автоматизируйте или поддерживайте конвейер ежедневной доставки бумажных отчетов, который собирает статьи, выбирает группы A/B, генерирует…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 546 токенов
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.