BF pet-detection-feeder-analysis
На основе компьютерного зрения автоматически обнаруживает и распознает кошек и собак, появляющихся в целевой области с точки зрения камеры кормушки/IPC, и поддерживает распознавание личности питомца и ввод в базу данных, подходит для управления идентификацией питомцев в сценариях умного кормления.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Based on computer vision, automatically detects and recognizes cats an…»
Based on computer vision, automatically detects and recognizes cats and dogs appearing in the target area from the perspective of feeder/IPC cameras, and supports pet identity recognition and database entry, suitable for pet identification management in smart feeding scenarios. | 智能喂食器宠物检测识别技能，基于计算机视觉从喂食器/IPC摄像头视角自动检测识别目标区域出现的猫、狗宠物，并支持宠物身份识别和底库录入，适用于智能喂养场景的宠物识别管理
На основе компьютерного зрения автоматически обнаруживает и распознает кошек и собак, появляющихся в целевой области с точки зрения камеры кормушки/IPC, и…
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 (pet-detection-feeder-analysis) не совпадает с папкой (smyx-pet-detection-feeder-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1460 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 365 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.