SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC faces

Используйте этот навык, когда пользователь хочет взаимодействовать с платформой Faces AI — включая вход или регистрацию, создание или управление профилями лиц, запуск инференса (чат, сообщения или ответы), обучение лица путем загрузки или компиляции документов и цепочек сообщений, управление API-ключами, проверку биллинга, баланса или квоты компиляции, или проверку состояния учетной записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user wants to interact with the Faces AI p…»

Use this skill whenever the user wants to interact with the Faces AI platform — including logging in or registering, creating or managing face personas, running inference (chat, messages, or responses), training a face by uploading or compiling documents and threads, managing API keys, checking billing, balance, or compile quota, or inspecting account state.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 702 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет взаимодействовать с платформой Faces AI — включая вход или регистрацию, создание или управление профилями…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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 Широкие права meta-dynamic-shell SKILL.md:12
      Shell-команда, выполняемая автоматически при загрузке скилла (преамбула !`cmd` в Claude Code)
      !`faces config:show 2>/dev/null || echo "(no config saved)"`

    Просканировано файлов: 1. 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1702 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.