AC laundry-decoder
Декодирует символы по уходу за одеждой из текстовых описаний (символы ванны, треугольника, утюга, круга, квадрата с точками/полосками), создает безопасный план стирки для смешанной загрузки (риск окрашивания, предельные температуры, конфликты тканей) и предоставляет основанные на фактических данных протоколы удаления пятен по типу пятна. Используйте, когда пользователь спрашивает, что означает этикетка по уходу, можно ли стирать одежду вместе, какая температура безопасна или как удалить конкретное пятно, не испортив ткань.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decode laundry care symbols from text descriptions (tub, triangle, iro…»
Decode laundry care symbols from text descriptions (tub, triangle, iron, circle, square shapes with dots/bars), build a safe wash plan for a mixed load (color bleeding risk, temperature ceilings, fabric conflicts), and give evidence-based stain removal protocols by stain type. Use when the user asks what a care label means, whether clothes can be washed together, what temperature is safe, or how to remove a specific stain without ruining the fabric.
Декодирует символы по уходу за одеждой из текстовых описаний (символы ванны, треугольника, утюга, круга, квадрата с точками/полосками), создает безопасный…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 7. 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 63/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1410 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.