AD smyx-pet-toy-interaction-activity-analysis
Срабатывает, когда пользователь предоставляет URL видео или файл с зоной игрушек питомца для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевых URL для вызова серверных API для распознавания поведения при взаимодействии с игрушками, отслеживания частоты взаимодействий, продолжительности и предпочтений игрушек для каждого питомца, генерации ежедневных кривых активности и сравнения тенденций для выявления снижения активности, которое может указывать на болезнь или депрессию. Сценарии применения: умные игрушки для питомцев, мониторинг благополучия питомцев. | 当用户提供玩具区域视频URL或文件时，触发本技能进行互动行为分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API进行玩具互动识别，记录宠物与各类玩具互动频次、时长、偏好，生成活跃度曲线，活跃度下降提示疾病或抑郁风险。应用场景：智能宠物玩具、宠物健康管理。
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a pet toy area video URL or file for ana…»
Triggers when a user provides a pet toy area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for toy interaction behavior recognition, tracking interaction frequency, duration, and toy preference per pet, generating daily activity curves and trend comparisons to detect declining activity that may indicate illness or depression. Application scenarios: smart pet toys, pet wellness monitoring. | 当用户提供玩具区域视频URL或文件时，触发本技能进行互动行为分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API进行玩具互动识别，记录宠物与各类玩具互动频次、时长、偏好，生成活跃度曲线，活跃度下降提示疾病或抑郁风险。应用场景：智能宠物玩具、宠物健康管理。
Срабатывает, когда пользователь предоставляет URL видео или файл с зоной игрушек питомца для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевых URL…
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 1585 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 581 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 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.