BD juhe-vehicle-dd-pro-a2a
Отчет о комплексной проверке автомобиля Pro (стандартная версия): единовременная оплата для проверки конфигурации автомобиля, истории регистрации и переходов права собственности по VIN-коду, с выводом экспресс-отчета перед покупкой с индикаторами сводки; перед оплатой необходимо подтвердить тип автомобиля и наличие ДТП (hasSg). На основе протокола приема платежей A2M (HTTP 402). Покупатель отправляет запрос продавцу через этот навык, получает результаты после завершения оплаты. При вызове загружаются VIN, тип автомобиля, факт ДТП/незаконной модификации/штрафа (да=1/нет=0), личные данные, такие как номер телефона, удостоверение личности, имя, не требуются; номерной знак в ответе должен быть обезличен. Применяется для экспресс-проверки перед покупкой подержанного автомобиля, проверки конфигурации модели и количества переходов права собственности, проверки базовой информации и истории переходов права собственности автомобиля финансовыми учреждениями/страховыми компаниями и т. д. Примечание: для простой проверки конфигурации модели (объем двигателя/колесная база/номер утверждения и т. д.) без комплексной проверки/намерения переоформить следует использовать vin-query-a2a; для простой проверки истории переоформления следует использовать juhe-vehicle-owner-a2a, не активируйте этот навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«车辆尽调报告 Pro（标准版）：一次付费通过车架号（VIN）查询车辆配置档案、登记五项与过户流转，输出带摘要灯的购前快检报告；付费前须确认车…»
车辆尽调报告 Pro（标准版）：一次付费通过车架号（VIN）查询车辆配置档案、登记五项与过户流转，输出带摘要灯的购前快检报告；付费前须确认车辆类型与是否事故（hasSg）。 基于 A2M（HTTP 402）收单协议。买家通过本 Skill 向卖家服务端发起请求，完成支付后获取相关结果。 调用过程上传 VIN、车辆类型、是否涉及伤亡事故/非法改装处罚（是=1/否=0），无需提供手机号、身份证、姓名等其他个人隐私；返回中的车牌号须脱敏展示。 适用于二手车购前快检、核实车型配置与过户次数、金融机构/保险核对车辆基础与流转信息等场景。 注意：纯查车型配置（排量/轴距/公告号等）且无尽调/过户意图时，应使用 vin-query-a2a；纯查过户历史应使用 juhe-vehicle-owner-a2a，不要触发本技能。
Отчет о комплексной проверке автомобиля Pro (стандартная версия): единовременная оплата для проверки конфигурации автомобиля, истории регистрации и переходов…
Как процесс D 46/100 · 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 · 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 110
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2388 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 110 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.