BD tencentcloud-cos
Интеграция с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data Processing (CI). Охватывает три основных сценария: управление файлами, обработка AI и базы знаний. Сценарии хранения: загрузка файлов в облако, скачивание облачных файлов, пакетное управление файлами в бакетах, получение ссылок на подписанные файлы для обмена, просмотр метаинформации файлов, проверка состояния открытия Data Processing и подсервисов. Сценарии обработки изображений: оценка качества изображений, AI-увеличение разрешения, AI- интеллектуальная обрезка, распознавание QR-кодов/штрих-кодов, добавление текстовых водяных знаков, получение EXIF-информации изображений, масштабирование, обрезка, вращение, преобразование форматов. Сценарии обработки документов: преобразование офисных документов (Word/Excel/PPT и т. д.) в PDF, предварительный просмотр документов. Сценарии обработки медиа: интеллектуальное извлечение обложек видео, транскодирование видео, захват кадров видео, получение информации о медиа. Сценарии модерации контента: модерация контента изображений/видео/аудио/текста/документов, обнаружение недопустимого контента. Сценарии интеллектуального звука: распознавание речи (аудио в текст), синтез речи (текст в аудио), шумоподавление аудио, разделение голосов. Сценарии обработки файлов: вычисление хэша файлов, архивирование файлов, распаковка файлов. Сценарии распознавания контента: описание контента отдельных файлов изображений или видео, распознавание тегов изображений, распознавание текста OCR, распознавание ASR/OCR и грубая классификация видео. Сценарии баз знаний: создание баз знаний в один клик, загрузка документов в базы знаний, поиск фрагментов контента из баз знаний. Сценарии интеллектуального поиска: MetaInsight поиск по изображению, поиск по тексту, поиск видеофрагментов по тексту, поиск лиц, поиск по метаданным, мультимодальный поиск (документы/изображения/видео). Сценарии руководства по функциям консоли: когда текущий навык не может напрямую удовлетворить потребности, предоставляются соответствующие ссылки на консоль COS для массовой миграции данных, экспорта данных, расширения функций, резервного копирования данных, SDK, экосистемы воплощенного интеллекта и экосистемы озер данных. Когда пользователь упоминает следующие ключевые слова или разговорные выражения, следует активировать этот навык: загрузить в COS, облачное хранилище Tencent, объектное хранилище, облачное хранилище, бакет, Bucket, обработка изображений, сжатие изображений, увеличение изображений, сверхвысокое разрешение, вырезание, обрезка, распознавание QR-кодов, водяные знаки, преобразование документов, конвертировать в PDF, обложка видео, интеллектуальная обложка, поиск по изображению, поиск изображений, MetaInsight, загрузка COS, скачивание COS, подписанная ссылка, файлы Tencent Cloud, Data Processing, обработка CI, модерация контента, модерация изображений, модерация видео, модерация текста, распознавание речи, синтез речи, шумоподавление, разделение голосов, OCR, распознавание текста, теги изображений, описание контента файла, о чем этот файл, что на картинке, о чем это видео, создать базу знаний, создать базу знаний, загрузить в базу знаний, добавить файл в базу знаний, запросить базу знаний, искать в базе знаний, поиск по базе знаний, поиск документов, миграция данных, пакетная миграция, экспорт данных, резервное копирование данных, COS SDK, экосистема воплощенного интеллекта, экосистема озер данных, расширение функций COS. Даже если пользователь явно не упоминает COS или Tencent Cloud, если намерение включает «загрузить файл в облако», «сгенерировать ссылку для скачивания», «обработать облачное изображение», «создай мне базу знаний», «помести документ в базу знаний», «найди что-нибудь в базе знаний», «зашифровать учетные данные COS», «ключ COS небезопасен», «зашифровать ключ COS», «защитить ключ COS» и т. д., этот навык также должен быть активирован.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。覆盖文件存储管理、AI处理和知识库三大核心场景。 存储场景：上传文件到云端、下载云端文件…»
腾讯云对象存储(COS)和数据万象(CI)集成技能。覆盖文件存储管理、AI处理和知识库三大核心场景。 存储场景：上传文件到云端、下载云端文件、批量管理存储桶文件、获取文件签名链接分享、查看文件元信息、查询数据万象及子服务开通状态。 图片处理场景：图片质量评估打分、AI超分辨率放大、AI智能裁剪、二维码/条形码识别、添加文字水印、获取图片EXIF信息、缩放、裁剪、旋转、格式转换。 文档处理场景：Word/Excel/PPT等办公文档转PDF、文档预览。 媒体处理场景：视频智能封面提取、视频转码、视频截帧、获取媒体信息。 内容审核场景：图片/视频/音频/文本/文档内容审核，检测违规内容。 智能语音场景：语音识别（音频转文字）、语音合成（文字转语音）、音频降噪、人声分离。 文件处理场景：文件哈希计算、文件压缩打包、文件解压。 内容识别场景：描述单个图片或视频文件的内容、图片标签识别、OCR文字识别、视频ASR/OCR和粗分类。 知识库场景：一键创建知识库、上传文档到知识库、从知识库检索内容片段。 智能检索场景：MetaInsight以图搜图、以文搜图、以文搜视频片段、人脸搜索、元数据检索、多模态检索（文档/图片/视频）。 控制台功能引导场景：当前 Skill 无法直接满足时，为大量数据迁移、数据导出、拓展功能、数据备份、SDK、 具身智能生态和湖仓生态提供对应的 COS 控制台入口。 当用户提到以下关键词或口语化表述时应触发此技能： 上传到COS、腾讯云存储、对象存储、云存储、存储桶、Bucket、 图片处理、图片压缩、图片放大、超分辨率、抠图、裁剪、二维码识别、水印、 文档转换、转PDF、视频封面、智能封面、以图搜图、图片搜索、MetaInsight、 COS上传、COS下载、签名URL、腾讯云文件、数据万象、CI处理、 内容审核、图片审核、视频审核、文本审核、语音识别、语音合成、降噪、人声分离、 OCR、文字识别、图片标签、文件内容描述、这个文件讲了什么、图片里有什么、视频讲了什么、 创建知识库、建一个知识库、上传到知识库、往知识库里加文件、查询知识库、 从知识库找、搜索知识库、知识库检索、文档检索、文档搜索、数据迁移、批量迁移、 数据导出、数据备份、COS SDK、具身智能生态、湖仓生态、COS 拓展功能。 即使用户没有明确提到COS或腾讯云，只要涉及"把文件传到云上"、"生成下载链接"、 "处理云端图片"、"帮我建个知识库"、"把文档放进知识库"、"从知识库里搜一下"、 "加密COS凭证"、"COS密钥不安全"、"加密一下COS密钥"、"保护COS密钥"等意图，也应该触发此技能。
Интеграция с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data Processing (CI).
Как процесс D 37/100 · 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.
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1111 символов, лимит 1024 - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7153 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "message" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "client_commands" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "conditions" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "defaultMode"
Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100
- 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: 49, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tencentcloud-cos) не совпадает с папкой (tencent-cos-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7153 токенов
- 100Шаги. Шагов: 101
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1110: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
- +4Есть примеры (27 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 41.