AC powerbi-modeling
Ассистент семантического моделирования Power BI для создания оптимизированных моделей данных. Используйте при работе с семантическими моделями Power BI, создании мер, проектировании схем "звезда", настройке связей, реализации RLS или оптимизации производительности модели. Триггеры по запросам о расчетах DAX, связях таблиц, проектировании таблиц измерений/фактов, соглашениях об именовании, документировании модели, кардинальности, направлении перекрестной фильтрации, группах вычислений и лучших практиках модели данных. Всегда сначала подключается к активной модели с помощью инструментов Power-BI-Modeling MCP для понимания структуры данных перед предоставлением рекомендаций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Power BI semantic modeling assistant for building optimized data model…»
Power BI semantic modeling assistant for building optimized data models. Use when working with Power BI semantic models, creating measures, designing star schemas, configuring relationships, implementing RLS, or optimizing model performance. Triggers on queries about DAX calculations, table relationships, dimension/fact table design, naming conventions, model documentation, cardinality, cross-filter direction, calculation groups, and data model best practices. Always connects to the active model first using power-bi-modeling MCP tools to understand the data structure before providing guidance.
Ассистент семантического моделирования Power BI для создания оптимизированных моделей данных.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills
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: 6. 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 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1333 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 600 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.