AD need-to-parse-complex-medical-dicom-file
Анализирует сложные медицинские DICOM файлы (.dcm): чистая стандартная библиотека, офлайн, детерминированная. Читает метаданные Implicit/Explicit VR LE и последовательности, экспортирует несжатые пиксели в PNM, выполняет проверку согласованности, деидентификацию подмножества базовой конфигурации PS3.15, генерирует детерминированные синтетические тестовые файлы. Честно определяет сжатые пиксели (JPEG/JPEG2000/RLE/MPEG) и указывает на pydicom+pylibjpeg, никогда не угадывает значения пикселей. Только техническая проверка, не для диагностики.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«解析复杂医学 DICOM 文件（.dcm）：纯标准库、离线、确定性。读取 Implicit/Explicit VR LE 元数据与序列，导出…»
解析复杂医学 DICOM 文件（.dcm）：纯标准库、离线、确定性。读取 Implicit/Explicit VR LE 元数据与序列，导出未压缩像素为 PNM，一致性检查，PS3.15 基础配置子集去标识化， 生成确定性合成测试文件。压缩像素（JPEG/JPEG2000/RLE/MPEG）诚实检测并指向 pydicom+pylibjpeg，绝不猜测像素值。仅技术检查，不用于诊断。
Анализирует сложные медицинские DICOM файлы (.dcm): чистая стандартная библиотека, офлайн, детерминированная. Читает метаданные Implicit/Explicit VR LE и…
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: 9. 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 909 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.