AD ali-feishu-sender
Отправляйте мультимедийный контент в Feishu (Lark) через API. Используйте, когда: (1) отправляете изображения, аудио, видео, форматированный текст или карточки пользователям/группам Feishu, (2) загружаете медиа в Feishu, (3) пользователь говорит "send to feishu/lark", (4) публикуете контент, сгенерированный MiniMax (изображения, TTS, музыка, видео), в Feishu. Поддерживает: встроенные изображения, нативные голосовые сообщения (opus+длительность), встроенный видеоплеер (mp4+длительность+обложка), форматированный текст со встроенными медиа, интерактивные карточки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Send multimedia content to Feishu (Lark) via API. Use when: (1) sendin…»
Send multimedia content to Feishu (Lark) via API. Use when: (1) sending images, audio, video, rich text, or cards to Feishu users/groups, (2) uploading media to Feishu, (3) user says "send to feishu/lark", (4) posting MiniMax generated content (images, TTS, music, video) to Feishu. Supports: inline images, native voice bubbles (opus+duration), inline video player (mp4+duration+cover), rich text with embedded media, interactive cards.
Отправляйте мультимедийный контент в Feishu (Lark) через API.
Как процесс D 43/100 · 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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 651 токенов
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 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.