BD ai-chat
Доступ к 50+ моделям LLM через унифицированные API чата AceDataCloud. Используйте, когда вам нужны нативные сообщения Claude, нативный анализ аудио Gemini, вызовы чата/ответов, совместимые с OpenAI, эмбеддинги текста для поиска или RAG, а также диалоги с сохранением состояния и запланированные задачи агента для моделей GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, GLM и DeepSeek. Поддерживает потоковую передачу, мультимодальный ввод и вызов инструментов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access 50+ LLM models through AceDataCloud's unified chat APIs. Use wh…»
Access 50+ LLM models through AceDataCloud's unified chat APIs. Use when you need native Claude Messages, native Gemini audio analysis, OpenAI-compatible chat/responses calls, text embeddings for search or RAG, or stateful conversations and scheduled agent tasks across GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, GLM, and DeepSeek models. Supports streaming, multimodal input, and tool calling.
Доступ к 50+ моделям LLM через унифицированные API чата AceDataCloud.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 9, 193, 272): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4949 токенов
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.