BD 佛学讲评助手
Автоматический инструмент оценки и выставления оценок для буддийских лекций/повторных лекций/преподавания/выступлений (общая версия). Загрузите аудио или видео (текстовые сценарии не поддерживаются), автоматическая транскрипция → двухдорожная оценка (стиль изложения + классификация контента) → шестимерная оценка (точность доктрины/логика структуры/языковое выражение/адаптивность к ситуации/эмоциональное воздействие/самостоятельное развитие) → генерация графического HTML-отчета. Включает структуру (краткая inline, более длинная с переносом строки), сравнение источников (L0 Канон буддийских текстов + L1 Канон Тяньтай + проверка ключевых утверждений, удаление числовых идентификаторов, с глубокими ссылками CBETA на уровне строк), обнаружение чтения сценария, анализ синхронизации аудио-текста, ★ распознавание характера изложения (модуль определения повторной лекции отображается только при наличии неопровержимых доказательств; v2.26 улучшенная проверка источника с глубокими ссылками на уровне строк, v2.25 улучшенное распознавание повторной лекции/пересказа в конце и анализ задержек/повторов), ★ независимые шкалы для повторных/дополнительных лекций (отдельно от оригинального изложения, на фронтэнде отображаются только основание для определения/бонусные/штрафные пункты/инструкции; на бэкенде улучшено извлечение ритуалов начала и конца, отслеживание источников чтения, плотность задержек и повторов до и после). Цветовая схема и макет вывода фиксированы, кроссплатформенное отображение (WorkBuddy/IMA/другие большие модели) единообразно. Триггерные фразы: оценка буддийских лекций, анализ лекций, оценка буддийских выступлений, оценка повторных лекций, оценка преподавания, оценка буддийских изложений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«佛教讲说/复讲/授课/演讲的自动评测与评分工具（通用版）。上传音频或视频（不支持纯文字稿），自动转写→双轨评估（讲说风格+内容分类）→六维打…»
佛教讲说/复讲/授课/演讲的自动评测与评分工具（通用版）。上传音频或视频（不支持纯文字稿），自动转写→双轨评估（讲说风格+内容分类）→六维打分（教义准确/结构逻辑/语言表达/契机应变/感悟感染/自主发挥）→生成图表化 HTML 报告。含结构大纲（简短 inline、较长换行）、来源比对（L0 大藏经+L1 天台藏+关键断言核验，去数字 ID，附 CBETA 行级深链）、读稿检测、音频-文本对齐分析、★讲述性质识别（仅在有实锤时显示复讲判定模块；v2.26 增强来源核验行级深链，v2.25 增强收尾自陈复讲/复述识别与卡顿/重复特征）、★复讲/副讲独立量表（与原创讲授解耦，前台仅展示判定依据/加分项/减分项/说明四项；后台增强开场结尾仪式提取、念诵溯源、卡顿与前后重复密度）。输出配色与版式已固化，跨平台（WorkBuddy/IMA/其他大模型）渲染一致。触发词：讲经评测、讲评分析、佛教演讲评分、复讲评价、授课评估、佛学讲说打分。
Автоматический инструмент оценки и выставления оценок для буддийских лекций/повторных лекций/преподавания/выступлений (общая версия).
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Опасные команды
cmd-install-from-urlSKILL.md:45Установка пакета по недоверенному URL / из архиваpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple faster-whisper soundfile
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (佛学讲评助手) не совпадает с папкой (sikll)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 106
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3266 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.