BC guaikei-kuaishou-open-data-fetcher
Сбор открытых данных Kuaishou: поиск видео по ключевым словам, получение списка работ автора, получение комментариев к видео, возврат структурированного JSON. Используется, когда задача связана с данными Kuaishou, парсингом Kuaishou, поиском видео или сбором комментариев. Сборщик данных Kuaishou: поиск видео, список публикаций автора, получение комментариев. | 143 | Начинается с глагола (повелительное наклонение) + высокочастотные поисковые запросы в начале
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抓取快手公开数据：按关键词搜视频、拉博主作品列表、取视频评论，返回结构化 JSON。当任务涉及快手数据、快手爬虫、视频搜索或评论采集时使用。…»
抓取快手公开数据：按关键词搜视频、拉博主作品列表、取视频评论，返回结构化 JSON。当任务涉及快手数据、快手爬虫、视频搜索或评论采集时使用。Kuaishou data fetcher: search videos, list creator posts, fetch comments. | 143 | 动词开头（命令式）+ 高频搜索词全前置
Сбор открытых данных Kuaishou: поиск видео по ключевым словам, получение списка работ автора, получение комментариев к видео, возврат структурированного JSON.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: 抓取快手公开数据：按关键词搜视频、拉博主作品列表、取视频评论，返回结构化 JSON。当任务涉及快手数据、快手爬虫、视频搜索或评论采集… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1041 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.