BD AC-Nexus
🎮 Библиотека ядра управления умным кондиционером AI Agent — не требует GUI, готова к использованию при импорте. Поддерживает 17 основных брендов кондиционеров (Gree/Midea/Haier/Daikin и т. д.), прямое подключение ИК-пультов Broadlink RM, а также подключение всех ИК-пультов Mi Home, поддерживающих протокол MIoT. Автоматическое сопоставление siid/piid по спецификации MIoT, два источника данных о погоде Baidu+ и Hefeng, два источника данных о штормах China Meteorological Administration + NHC, шаблоны таймеров с несколькими группами дат, журналы в формате Markdown, диагностика неисправностей. Адаптировано для всех платформ: Raspberry Pi/NAS/OpenWRT/настольные ПК. (Первоначально называлось BroadlinkAC, теперь переименовано в AC-Nexus и официально стало центром управления кондиционерами).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🎮 AI Agent 智能空调控制核心库 — 零 GUI 依赖，import 即用。支持 17 大品牌空调（格力/美的/海尔/大金等），直…»
🎮 AI Agent 智能空调控制核心库 — 零 GUI 依赖，import 即用。支持 17 大品牌空调（格力/美的/海尔/大金等），直连 Broadlink RM 红外遥控器，同时接入所有支持 MIoT 协议的米家红外遥控器。MIoT spec 自动匹配 siid/piid，百度+和风双天气源，中央气象台+NHC 双风暴源，多日期组定时模板，Markdown 日志，故障诊断。适配树莓派/NAS/OpenWRT/桌面全平台。（原名 BroadlinkAC，现已更名为 AC-Nexus，正式成为空调中枢）
🎮 Библиотека ядра управления умным кондиционером AI Agent — не требует GUI, готова к использованию при импорте.
Как процесс D 47/100 · 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-high-entropy-tokenSKILL.md:4Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)identifier: oywq…ill
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "identifier"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (AC-Nexus) не совпадает с папкой (acnexus)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4042 токенов
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.