AC academic-discussion-assistant
Используйте, когда: пользователь хочет преобразовать аудиозапись небольшой академической дискуссии, такой как групповые обсуждения в аспирантуре, обсуждение правок статьи с научным руководителем, проработка технических решений, в краткое изложение с выделением мнения профессора, ответа студента, пунктов для доработки и дальнейших действий. Подходит для академических обсуждений с участием 2-3 человек, в основном профессоров и студентов. Навык сначала использует возможности разделения говорящих SenseAudio ASR, затем возможности обобщения больших языковых моделей агента, и, наконец, SenseAudio TTS для предоставления краткого изложения в удобном для прослушивания формате.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when: 用户要把研究生组会、与导师讨论论文修改、技术方案推敲等小规模学术讨论录音转成纪要，并提取老师意见、学生回应、待修改事项和…»
Use when: 用户要把研究生组会、与导师讨论论文修改、技术方案推敲等小规模学术讨论录音转成纪要，并提取老师意见、学生回应、待修改事项和后续动作时触发。 适用于 2 到 3 人、以老师和学生为主的学术讨论场景。Skill 会优先使用 SenseAudio ASR 的说话人分离能力，再结合 Agent 的大模型摘要能力，最后调用 SenseAudio TTS 返回适合收听的语音摘要。
Используйте, когда: пользователь хочет преобразовать аудиозапись небольшой академической дискуссии, такой как групповые обсуждения в аспирантуре, обсуждение…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/main.py:102Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 5. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1252 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.