AC gravitational-wave-analyzer
Получает реальные события гравитационных волн LIGO/Virgo/KAGRA из каталога GWOSC (Gravitational Wave Open Science Center), загружает данные детектора, выполняет обработку сигналов (отбеливание, Q-преобразование, согласованный фильтр), классифицирует типы слияний (BBH/BNS/NSBH) и создает графики, пригодные для публикации. Используйте, когда вас просят: проанализировать гравитационные волны, получить данные LIGO, обнаружить слияния черных дыр, исследовать события гравитационных волн, выполнить анализ сигналов GW231123 или GW150914 или любого события GWTC, визуализировать сигналы гравитационных волн.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch real LIGO/Virgo/KAGRA gravitational wave events from the GWOSC…»
Fetch real LIGO/Virgo/KAGRA gravitational wave events from the GWOSC (Gravitational Wave Open Science Center) catalog, download detector strain data, run signal processing (whitening, Q-transform, matched filter), classify merger types (BBH/BNS/NSBH), and produce publication-quality plots. Use when asked to: analyze gravitational waves, fetch LIGO data, detect black hole mergers, explore GW events, run strain analysis on GW231123 or GW150914 or any GWTC event, visualize gravitational wave signals.
Получает реальные события гравитационных волн LIGO/Virgo/KAGRA из каталога GWOSC (Gravitational Wave Open Science Center), загружает данные детектора…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, 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: 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 55/100
- 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 520 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 507 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.