AD jf-store-traffic
Навык точного развертывания и анализа данных по посещаемости сетевых магазинов Джефенг. Через рабочий процесс выполняется создание магазина, подключение камеры для подсчета посетителей HA-5P-GM, настройка алгоритма точного подсчета посетителей (выделение зон/режим входа/выхода/фильтрация курьеров), а также поддерживается запрос агрегированной статистики посещаемости магазина (коэффициент посещаемости/количество уникальных посетителей/партии/распределение по возрасту и полу), генерируется визуализированный HTML-отчет (обзор KPI/ежедневные тренды/портрет аудитории/партии посещений). Используется, когда пользователь упоминает точную посещаемость, посещаемость магазина, статистику посещаемости, развертывание посещаемости, настройку посещаемости, сетевые магазины, коэффициент посещаемости, анализ аудитории, отчет о посещаемости, таблицу посещаемости, store traffic, foot traffic.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«杰峰连锁门店精准客流部署与数据分析技能。通过工作流完成门店创建、HA-5P-GM客流摄像头接入、精准客流算法配置（区域画框/进出店模式/外卖…»
杰峰连锁门店精准客流部署与数据分析技能。通过工作流完成门店创建、HA-5P-GM客流摄像头接入、精准客流算法配置（区域画框/进出店模式/外卖员过滤），并支持查询门店客流聚合统计（进店率/去重顾客数/批次/年龄性别分布），生成可视化 HTML 分析报告（KPI 总览/每日趋势/客群画像/进店批次）。当用户提到精准客流、门店客流、客流统计、客流部署、配置客流、连锁门店、进店率、客群分析、客流报告、客流报表、store traffic、foot traffic 时使用此技能。
Навык точного развертывания и анализа данных по посещаемости сетевых магазинов Джефенг.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-labelled-tokenscripts/crypto.py:172Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет) (значение-заглушка)app_secret = "90f8…xxx"
заглушка
Просканировано файлов: 7. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2735 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.