AC green-wood-spoon-carving-basics
Используйте, когда вам нужны индивидуальные, безопасные для пищевых продуктов, долговечные деревянные ложки, лопатки или мелкая утварь, изготовленные из местной зеленой древесины для ежедневного приготовления пищи, еды или торговли, когда коммерческие варианты ненадежны или недоступны. Агент определяет подходящие местные виды древесины по вашим фотографиям/GPS, рассчитывает усадку при высыхании зеленой древесины и время изготовления, генерирует готовые к переносу шаблоны и контрольные списки прогресса, отслеживает напоминания о пакетной сушке и промасливании, а также создает шаблоны инвентаризации/бартера. Человек выполняет каждый физический шаг — выбор, грубую обработку, вырезание, отделку и тестирование — восстанавливая навыки работы ножом и тактильную самодостаточность в работе с зеленой древесиной.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need custom, food-safe, long-lasting wooden spoons, spatu…»
Use when you need custom, food-safe, long-lasting wooden spoons, spatulas, or small utensils made from local green hardwood for daily cooking, eating, or trade goods and commercial options are unreliable or unavailable. Agent identifies suitable local wood species from your photos/GPS, calculates green-to-dry shrinkage and carving timelines, generates ready-to-trace templates and progress checklists, tracks batch drying and oiling reminders, and produces inventory/barter templates. Human performs every physical step — selection, roughing, carving, finishing, and testing — rebuilding knife fluency and tactile self-reliance in green woodworking.
Используйте, когда вам нужны индивидуальные, безопасные для пищевых продуктов, долговечные деревянные ложки, лопатки или мелкая утварь, изготовленные из…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 2. 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 56/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 55
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2023 токенов
- 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 651 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.