AF qianfan-deepresearch
Автоматически генерируйте подробные исследовательские отчеты (в форматах Markdown и HTML), используя API Baidu Qianfan DeepResearch Agent, выполняя полный процесс «создание сеанса → запуск исследования → автоматический пропуск уточнения → автоматическое подтверждение структуры → получение ссылки на загрузку отчета» одним щелчком мыши. Поддерживает три режима глубины: lite (легкий, быстрый, по умолчанию) / standard (стандартный, сбалансированная глубина) / pro (продвинутый, самый подробный, для глубоких исследований длинных отчетов). Применяется для отраслевых исследований, анализа рынка, анализа конкурентов, обзоров технологий, интерпретации политики, обоснования решений и других сценариев, требующих структурированных длинных отчетов; следует отдавать приоритет этому навыку, когда пользователь упоминает «легкий/стандартный/продвинутый режим / lite/standard/pro» или предпочтения по глубине, такие как «глубокое исследование/подробный отчет/быстрое исследование».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用百度千帆 DeepResearch Agent API 自动生成深度研究报告（输出 Markdown 与 HTML 两种格式），一键完成…»
调用百度千帆 DeepResearch Agent API 自动生成深度研究报告（输出 Markdown 与 HTML 两种格式），一键完成「创建会话 → 发起研究 → 自动跳过澄清 → 自动 确认大纲 → 获取报告下载链接」完整流程。支持三种深度模式：lite（轻量版， 速度快，默认）/ standard（标准版，深度均衡）/ pro（高级版，最详尽，适合 长报告深度研究）。适用于行业研究、市场调研、竞品分析、技术综述、政策解 读、决策论证等需要结构化长报告的场景；当用户提及"轻量版/标准版/高级版/ lite/standard/pro"或"深入研究/详尽报告/快速调研"等深度偏好时，应优先 使用本技能。
Автоматически генерируйте подробные исследовательские отчеты (в форматах Markdown и HTML), используя API Baidu Qianfan DeepResearch Agent, выполняя полный…
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: URL
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (qianfan-deepresearch) не совпадает с папкой (deepresearch-conversation)
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2138 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.