BF human-detection-analysis
Автоматически обнаруживает персонал в целевых зонах с помощью компьютерного зрения. Поддерживает обнаружение в потоке видео в реальном времени и подходит для мониторинга доступа персонала в парках, офисах и на закрытых территориях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically detects personnel in target areas based on computer visi…»
Automatically detects personnel in target areas based on computer vision. Supports real-time video stream detection and is suitable for monitoring personnel access in parks, offices, and restricted areas. | 区域人形检测技能，基于计算机视觉自动检测目标区域内出现的人员，支持视频流实时检测，适用于园区、办公室、禁入区域等人员出入监测场景
Автоматически обнаруживает персонал в целевых зонах с помощью компьютерного зрения.
Как процесс F 30/100 · 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 30/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (human-detection-analysis) не совпадает с папкой (smyx-human-detection-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1230 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 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.