BD Funasr-Punctuation-Restore
Автоматически активируется, когда пользователь хочет «восстановить знаки препинания в тексте», «добавить знаки препинания в результат ASR-транскрипции», «добавить знаки препинания в текст без знаков», «отредактировать транскрибированный текст со знаками препинания», «пакетно добавить знаки препинания в файлы или каталоги». Использует модель FunASR ct-punc для восстановления китайских/английских знаков препинания одним кликом для фрагмента текста, одного файла блокнота (.txt) или целого каталога. Поддерживает ввод текста напрямую, путь к одному файлу или путь к целой папке (режим каталога автоматически создаст зеркальный каталог _punctuated на том же уровне, исходный файл/каталог останутся неизменными). 【Важное ограничение】Обрабатывает только восстановление знаков препинания в тексте, не выполняет транскрипцию аудио, перевод или другие NLP-задачи. Распространенные триггерные фразы (чем больше, тем лучше): «Помоги мне добавить знаки препинания в этот текст», «Восстанови знаки препинания в этом результате транскрипции», «Добавить знаки препинания в текст ASR», «В этом тексте нет знаков препинания, помоги мне его отредактировать», «Добавить знаки препинания в этот txt-файл», «Пакетно добавить знаки препинания во все текстовые файлы в папке», «Восстановить знаки препинания в этом тексте», «FunASR добавить знаки препинания», «Преврати этот текст без знаков препинания в нормальный».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要**给文本恢复标点**、**ASR 转录结果加标点**、**无标点文本加标点**、**转录文本整理标点**、**批量给文件或目录加…»
当用户想要**给文本恢复标点**、**ASR 转录结果加标点**、**无标点文本加标点**、**转录文本整理标点**、**批量给文件或目录加标点**时自动触发。 使用 FunASR ct-punc 模型，为一段文本、单个记事本文件（.txt）、或整个目录一键恢复中文/英文标点符号。 支持直接输入文本、单个文件路径、或整个文件夹路径（目录模式会自动在同级创建 _punctuated 镜像目录，原文件/目录不变）。 【重要约束】只处理文本标点恢复，不处理音频转录、翻译或其他 NLP 任务。 常见触发口语（越多越好）： - “帮我给这段文本加标点” - “把这个转录结果恢复标点” - “ASR 文本加标点” - “这段话没有标点，帮我整理一下” - “给这个 txt 文件加标点” - “批量给文件夹里的所有文本文件加标点” - “恢复这个文本的标点符号” - “FunASR 加标点” - “把这个无标点文本变正常”
Автоматически активируется, когда пользователь хочет «восстановить знаки препинания в тексте», «добавить знаки препинания в результат ASR-транскрипции»…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 254 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.