AD lightcloud-api
Интегрируется с API Qingyun/Lightcloud (轻云) для управления формами документов — получение токенов доступа, извлечение, создание, обновление и удаление данных форм. Используйте этот навык, когда пользователи запрашивают взаимодействие с API Qingyun/Lightcloud, получение токенов доступа, извлечение/создание/обновление/удаление данных форм или работу с документами Qingyun. Триггеры включают упоминания "轻云", "yunzhijia", "qingyun", "lightcloud" или запросы на получение/создание/обновление/удаление данных форм, токенов доступа или операций с документами с платформы Qingyun.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate with Qingyun/Lightcloud (轻云) API to manage form documents -…»
Integrate with Qingyun/Lightcloud (轻云) API to manage form documents - fetch access tokens, retrieve, create, update, and delete form data. Use this skill when users request to interact with Qingyun/Lightcloud API, get access tokens, retrieve/create/update/delete form data, or work with Qingyun documents. Triggers include mentions of "轻云", "yunzhijia", "qingyun", "lightcloud", or requests to fetch/create/update/delete form data, access tokens, or document operations from Qingyun platform.
Интегрируется с API Qingyun/Lightcloud (轻云) для управления формами документов — получение токенов доступа, извлечение, создание, обновление и удаление данных…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 3. 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 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (lightcloud-api) не совпадает с папкой (lightcloud-ai)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 68
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3094 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.