AC ai-conference-deadline-radar
Быстрый поиск сроков конференций по ИИ/МО и маршрутизация окон подачи заявок. Используйте, когда пользователь спрашивает о сроках конференций по ИИ, времени проведения целевой площадки, стоит ли подавать заявку на AAAI/ICLR/AISTATS/CLeaR/WSDM/ACL/EMNLP/NeurIPS/ICML/CVPR/и т. д., как спланировать исследовательский спринт вокруг сроков, или какая площадка срочна для кандидата на статью. Начинайте с высококачественных источников данных о сроках, затем проверяйте критически важные даты по официальным страницам CFP/OpenReview/подачи заявок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fast AI/ML conference deadline lookup and submission-window routing. U…»
Fast AI/ML conference deadline lookup and submission-window routing. Use when the user asks for AI conference deadlines, target venue timing, whether to submit to AAAI/ICLR/AISTATS/CLeaR/WSDM/ACL/EMNLP/NeurIPS/ICML/CVPR/etc., how to schedule a research sprint around deadlines, or which venue is urgent for a paper candidate. Start from high-quality deadline radar sources, then verify decision-critical dates against official CFP/OpenReview/submission pages.
Быстрый поиск сроков конференций по ИИ/МО и маршрутизация окон подачи заявок.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1707 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.