BC customer-service-performance
Навык расчета эффективности работы операторов службы поддержки. Читает предоставленные пользователем таблицы с объемом работы операторов и таблицы правил оценки эффективности (Excel/CSV), рассчитывает баллы для каждого человека на основе настраиваемых многомерных весов и ступенчатых правил, выводит подробную таблицу оценки с пошаговым расчетом, сравнение распределения по командам и список для ручной проверки. Применимые сценарии: расчет эффективности работы операторов службы поддержки, оценка эффективности операторов, ежемесячная статистика эффективности, оценка эффективности, расчет эффективности по правилам, а также задачи, где пользователь предоставляет данные операторов и правила оценки и хочет автоматического расчета баллов. Результаты расчета предоставляются для справки при ручной проверке и не являются окончательным основанием для оценки. Этот навык разработан для китайских сценариев оценки эффективности. Связь для обратной связи и настройки: zenobiazizi.skills@foxmail.com
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«客服坐席绩效核算技能。读取用户提供的坐席工作量数据表与绩效规则表（Excel/CSV 均可），按可配置的多维度权重与阶梯规则逐人核算得分，输…»
客服坐席绩效核算技能。读取用户提供的坐席工作量数据表与绩效规则表（Excel/CSV 均可），按可配置的多维度权重与阶梯规则逐人核算得分，输出含逐项计算过程的绩效明细表、团队分布对比与待人工复核清单。适用场景：客服绩效核算、坐席绩效、月度绩效统计、绩效评分、按规则算绩效，以及用户提供坐席数据与考核规则并希望自动核算得分的任务。核算结果供人工复核参考，不构成最终考核依据。本技能面向中文绩效场景设计。反馈与定制联系：zenobiazizi.skills@foxmail.com
Навык расчета эффективности работы операторов службы поддержки.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 535 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.