AD smyx-pet-scratch-frequency-intensity-analysis
Активируется, когда пользователь предоставляет URL-адрес видео или файл с областью когтеточки для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевые URL-адреса для вызова серверных API для распознавания поведения при царапании, анализа частоты царапания, продолжительности одного сеанса и интенсивности (оценивается по амплитуде вибрации), выводя стандартизированные данные наблюдений об уровне стресса и здоровье когтей (без диагностики заболеваний или предписания коррекции поведения). Сценарии применения: умная когтеточка, управление стрессом у нескольких кошек. Причина разработки: стрессовое аномальное царапание, ранние признаки поведенческих проблем. | 当用户提供猫抓板区域的视频URL或文件时，触发本技能进行抓挠行为分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API进行抓挠动作识别，分析抓挠频率、单次持续时间、力度（通过振动幅度估算），评估宠物压力水平和爪子健康状况，输出标准化观察结果（不诊断疾病、不提供行为矫正建议）。应用场景：智能猫抓板、宠物行为监测、多猫家庭压力管理。
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a cat scratch post area video URL or fil…»
Triggers when a user provides a cat scratch post area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for scratch behavior recognition, analyzing scratch frequency, single-session duration, and intensity (estimated via vibration amplitude), outputting standardized observation data on stress level and claw health (without diagnosing diseases or prescribing behavior correction). Application scenarios: smart scratch post, multi-cat household stress management. Development reason: stress-induced abnormal scratch, early signs of behavioral issues. | 当用户提供猫抓板区域的视频URL或文件时，触发本技能进行抓挠行为分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API进行抓挠动作识别，分析抓挠频率、单次持续时间、力度（通过振动幅度估算），评估宠物压力水平和爪子健康状况，输出标准化观察结果（不诊断疾病、不提供行为矫正建议）。应用场景：智能猫抓板、宠物行为监测、多猫家庭压力管理。
Активируется, когда пользователь предоставляет URL-адрес видео или файл с областью когтеточки для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевые…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1396 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
- -256 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 773 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: 81.