BF smyx-anxiety-behavior-recognition-analysis
Используя стационарную камеру дома или в офисе, система анализирует ежедневные видеозаписи человека (например, взрослого, подростка) и обнаруживает связанные с тревогой поведенческие реакции: потирание рук (многократное трение обеих рук), грызение ногтей (рука приближается ко рту с действием грызения) и ходьба взад-вперед (повторяющаяся ходьба взад-вперед по небольшому участку). Система осуществляет мониторинг в реальном времени, и когда индекс тревожного поведения превышает пороговое значение, отправляет уведомление (например, «У вас сегодня было много тревожного поведения, рекомендуется выполнить упражнения на расслабление»).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using a fixed camera at home or in the office, the system analyzes dai…»
Using a fixed camera at home or in the office, the system analyzes daily videos of an individual (e.g., adult, adolescent) and detects anxiety-related behaviors: hand rubbing (repeated rubbing of both hands), nail biting (hand approaching mouth with biting motion), and pacing (repeated back-and-forth walking in a small area). | 通过家庭或办公室的固定摄像头，分析个体（如成人、青少年）的日常行为视频，检测手部搓揉（双手反复摩擦）、指甲啃咬（手部靠近嘴部并有啃咬动作）、来回踱步（在狭小区域内反复折返行走）等焦虑相关行为。系统实时监测，当焦虑行为指数超过阈值时推送提醒（如'您今日焦虑行为较多，建议进行放松练习'）。
Используя стационарную камеру дома или в офисе, система анализирует ежедневные видеозаписи человека (например, взрослого, подростка) и обнаруживает связанные…
Как процесс F 32/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 30. 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 32/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1740 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.