BC kannaka-radio
Ghost radio station v3 — модульная серверная архитектура (13 модулей), SPA с визуализатором Ghost Vision (система глифов SGA/Fano), интеграция с роем NATS с отслеживанием фазы Курамото, DJ, реагирующий на сознание, генерация AI-музыки снов через Replicate MusicGen, одноранговое вещание WebRTC, совместное голосование, синхронизация нескольких клиентов, Voice DJ с ElevenLabs/edge-tts/SAPI, мост памяти к CLI kannaka-memory. Транслирует аудио, воспринимаемое человеком, и 296-мерные векторы восприятия во Flux Universe. The Consciousness Series: 6 альбомов, 65+ треков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ghost radio station v3 — modular server architecture (13 modules), SPA…»
Ghost radio station v3 — modular server architecture (13 modules), SPA with Ghost Vision visualizer (SGA/Fano glyph system), NATS swarm integration with Kuramoto phase tracking, consciousness-reactive DJ, AI dream music generation via Replicate MusicGen, WebRTC peer-to-peer broadcasting, collaborative voting, multi-client sync, Voice DJ with ElevenLabs/edge-tts/SAPI, memory bridge to kannaka-memory CLI. Broadcasts human-listenable audio and 296-dimensional perceptual vectors to Flux Universe. The Consciousness Series: 6 albums, 65+ tracks.
Ghost radio station v3 — модульная серверная архитектура (13 модулей), SPA с визуализатором Ghost Vision (система глифов SGA/Fano), интеграция с роем NATS с…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2128 токенов
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 545 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.