BF trtc-ai-customer-service
Создайте веб-приложение для обслуживания клиентов в сфере электронной коммерции с помощью TRTC ConversationAI — двухуровневый режим реального времени (голос/текст), трехъязычное (китайский/английский/кантонский), с возможностью выбора цифрового аватара. Охватывает запросы по заказам, возвратам, отслеживанию доставки и акциям. Быстрое создание веб-приложения для обслуживания клиентов в сфере электронной коммерции на базе Tencent Cloud TRTC Conversational AI — двухуровневый режим реального времени (голос/текст), три языка (китайский, английский, кантонский), с возможностью выбора цифрового аватара. Охватывает такие сценарии, как запросы по заказам, возврат и обмен, отслеживание логистики, консультации по продуктам и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build an AI e-commerce customer service Web app with TRTC Conversation…»
Build an AI e-commerce customer service Web app with TRTC ConversationAI — real-time voice/text dual-mode, trilingual (Chinese/English/Cantonese), digital avatar optional. Covers order inquiry, returns, shipping tracking, and promotions. 基于腾讯云 TRTC Conversational AI 快速构建 AI 电商客服 Web 应用 — 实时语音/文字双模、中英粤三语、数字人可选。覆盖订单查询、退换货、物流追踪、商品咨询等场景。
Создайте веб-приложение для обслуживания клиентов в сфере электронной коммерции с помощью TRTC ConversationAI — двухуровневый режим реального времени…
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/customer_service.html
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: 14. 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: templates/customer_service.html - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): templates/customer_service.html
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2006 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
- +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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.