AD smyx-vocal-emotion-classification-analysis
Активируется, когда пользователь предоставляет URL или файл с аудио/видео вокализации питомца для анализа; извлекает акустические характеристики, такие как частота, продолжительность, интервал и гармоническая структура, с помощью AI-анализа аудио и классифицирует вокализацию по 6+ категориям эмоций (вой, рычание, возбуждение, одиночество, страх, скуление/призыв) с оценками уверенности. Помогает владельцам понять эмоциональное состояние питомца, улучшить взаимодействие человека и питомца и своевременно выявить потенциальные проблемы со стрессом или здоровьем. Применение: ежедневное компаньонство (умная камера / ошейник), мониторинг настроения в центре передержки, оценка успокоения в ветеринарной клинике, помощь в дрессировке. НЕ предоставляет медицинских советов или советов по изменению поведения — только выводит результаты классификации эмоций на основе аудио с уверенностью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a pet vocalization audio/video URL or fi…»
Triggers when a user provides a pet vocalization audio/video URL or file for analysis; extracts acoustic features such as frequency, duration, interval, and harmonic structure via AI audio analysis, and classifies the vocalization into 6+ emotion categories (howling, growling, excitement, loneliness, fear, whining/coaxing) with confidence scores. Helps owners understand pet emotional states, improve human-pet interaction, and detect potential stress or health issues early. Application: daily companionship (smart camera / collar), boarding center mood monitoring, vet clinic calming assessment, behavior training assistance. Does NOT provide medical or behavior-modification advice — only outputs audio-based emotion classification results with confidence. | 当用户提供宠物（犬/猫）叫声音频或视频URL/文件时，触发本技能进行叫声情绪深度分类分析；利用AI音频分析技术提取频率、时长、间隔、谐波结构等声学特征，将叫声分类为哀嚎、低吼、兴奋、孤独、恐惧、撒娇等6种以上情绪类别，并输出置信度；帮助宠物主人理解宠物情绪状态，改善人宠互动，及时发现潜在压力或健康问题。应用场景：宠物家庭日常陪伴（智能摄像头/项圈）、寄养中心情绪监测、宠物医院安抚评估、行为训练辅助。仅输出基于音频的情绪分类结果及置信度，不提供医疗或行为矫正建议。
Активируется, когда пользователь предоставляет URL или файл с аудио/видео вокализации питомца для анализа; извлекает акустические характеристики, такие как…
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 1496 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)
- +3Длина description 997: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -257 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +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: 78.