AB skin-analysis-expert
Анализирует кожу человека по одному селфи с помощью ИИ YouCam (Perfect Corp). Возвращает 16 показателей состояния кожи плюс тип кожи в виде читаемого отчета. Используйте, когда пользователь хочет получить анализ кожи / отчет о состоянии кожи / оценку состояния кожи — включая "幫我看膚質", "膚況分析", "how's my skin", "skin report". НЕ используйте для определения тона кожи/черт лица (для этого есть facial-consultant), макияжа или волос.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a person's skin from a single selfie using YouCam (Perfect Cor…»
Analyze a person's skin from a single selfie using YouCam (Perfect Corp) AI. Returns 16 skin-condition scores plus skin type, as a readable report. Use when the user wants a skin analysis / skin report / skin score — incl. "幫我看膚質", "膚況分析", "how's my skin", "skin report". Do NOT use for skin-tone/facial attributes (that's facial-consultant), makeup, or hair.
Анализирует кожу человека по одному селфи с помощью ИИ YouCam (Perfect Corp).
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск
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
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/api-fallback.yaml:34Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)example: pfNK…Hjv+KoBIxbE=
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requirements"
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (skin-analysis-expert) не совпадает с папкой (youcam-skin-analysis-expert)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1184 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.