BF openai-ai
|- Функции включают:. Используйте, когда требуется вызов ИИ-модели, интеллектуальный диалог, оркестрация агента, применение LLM. Не подходит для критических решений, требующих 100% определенности. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации. Поддерживает китайский язык, готов к использованию без сложной настройки. Результаты могут быть использованы напрямую, сокращая затраты на вторичную обработку. Предоставляет структурированный вывод и механизм обработки ошибок. Поддерживает многосценарное применение и гибкую настройку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|- 功能涵盖:。Use when 需要AI模型调用、智能对话、Agent编排、LLM应用时使用。不适用于需要100%确定性的关键决策。适用…»
|- 功能涵盖:。Use when 需要AI模型调用、智能对话、Agent编排、LLM应用时使用。不适用于需要100%确定性的关键决策。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。支持多场景应用和灵活配置。
|- Функции включают:.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/llm-provider-ai_template
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Not a YAML token: 功能涵盖:。Use when 需要AI模型调用、智能对话、Agent编排、LLM应用时使用。不适用于需要100%确定性的关键决策。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。支持多场景应用和灵活配置。 at line 9, column 17: description: |- 功能涵盖:。Use when 需要AI模型调用、智能对话、Agent编排、LLM应用时使用。不适用于需要100%确定性的关键决… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-long-hermesdescription 156 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/llm-provider-ai_template - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/llm-provider-ai_template
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (openai-ai) не совпадает с папкой (openai-ai-2)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1873 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.