SKILLEMALL.ai

BD qwen-mm-plugins-omnidr

Проводите глубокое исследование на основе видео: детально изучите одно видео, исследуйте текстовые и визуальные ориентиры с помощью внешних статей, документов, изображений и просмотренных связанных видео, самостоятельно проверяйте сравнения и датированные утверждения, а также предоставьте интерактивный отчет с иллюстрациями и ссылками на источники. Используйте для OmniDR/глубокого исследования видео, включая конкретный вопрос или продолжение отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct video-based deep research: deeply read one video, investigate…»

Conduct video-based deep research: deeply read one video, investigate text and visual anchors using external articles, papers, images and watched related videos, independently check comparisons and dated claims, and deliver an illustrated, source-cited interactive report. Use for OmniDR/video deep research, including a focused question or resuming a report.

QwenLM/Qwen-MM-Plugins Agent Skills автор: QwenLM 8 файлов тело ≈ 2 183 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проводите глубокое исследование на основе видео: детально изучите одно видео, исследуйте текстовые и визуальные ориентиры с помощью внешних статей…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../agents/video-reader.md, ../agents/synthesis-reviewer.md

ПроцедураМедиа и видеоДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../agents/video-reader.md, ../agents/synthesis-reviewer.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../agents/video-reader.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../agents/synthesis-reviewer.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../agents/video-reader.md, ../agents/synthesis-reviewer.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../agents/video-reader.md, ../agents/synthesis-reviewer.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (qwen-mm-plugins-omnidr) не совпадает с папкой (skill)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2183 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.