AD dizhendongyi-climate
Навык прогнозирования климатических изменений в орбитальном масштабе на основе модели сейсмографа v3.0. Предоставляет долгосрочный прогноз климата (орбитальный масштаб 10³–10⁵ лет, на основе связи прецессии-наклона-эксцентриситета + уравнения FEBE), краткосрочный прогноз климата (наложение сценариев RCP/SSP до 2100 года), предупреждение об экстремальных событиях (трехуровневая система предвестников), прогноз восточноазиатского муссона и сравнение со сценариями RCP, ретроспективный анализ палеоклимата (моделирование ледниковых периодов на 100 000 лет) и окончательный тест на отсрочку ледникового периода. Ключевые слова активации: прогноз климата, модель изменения климата, орбитальный цикл, теория Миланковича, прогноз ледникового периода, долгосрочный прогноз климата, уравнения FEBE, моделирование палеоклимата, модель сейсмографа, восточноазиатский муссон, сценарии RCP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于地动仪模型 v3.0 的轨道尺度气候变化推演技能。提供长期气候预测（10³–10⁵年轨道尺度，基于岁差-倾角-偏心率耦合+FEBE方程）…»
基于地动仪模型 v3.0 的轨道尺度气候变化推演技能。提供长期气候预测（10³–10⁵年轨道尺度，基于岁差-倾角-偏心率耦合+FEBE方程）、近期气候推演（叠加RCP/SSP情景至2100年）、极端事件预警（三阶前兆指标体系）、东亚季风预测与RCP情景对比、古气候回溯（10万年冰期模拟）及冰期推迟终极测试。激活关键词：气候预测、气候变化模型、轨道周期、米兰科维奇理论、冰期预测、长期气候推演、FEBE方程、古气候建模、地动仪模型、东亚季风、RCP情景。
Навык прогнозирования климатических изменений в орбитальном масштабе на основе модели сейсмографа v3.0. Предоставляет долгосрочный прогноз климата…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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: 13. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1370 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
- -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.