BF cat-face-recognition-analysis
Распознает конкретных кошек, сравнивая изображения или видео их мордочек. Поддерживает различение отдельных особей в семьях с несколькими кошками, обеспечивая точное распознавание после регистрации данных в базе данных. | 猫脸识别技能，通过猫脸图片/视频比对识别具体是哪只猫咪，支持多猫家庭区分不同个体，录入底库后可准确识别
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dentifies specific cats by comparing images or videos of their faces.…»
Dentifies specific cats by comparing images or videos of their faces. It supports distinguishing between different individuals in multi-cat households, ensuring accurate recognition once the data is registered in the database. | 猫脸识别技能，通过猫脸图片/视频比对识别具体是哪只猫咪，支持多猫家庭区分不同个体，录入底库后可准确识别
Распознает конкретных кошек, сравнивая изображения или видео их мордочек.
Как процесс F 30/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 25Шаги. Шагов: 1
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (cat-face-recognition-analysis) не совпадает с папкой (smyx-cat-face-recognition-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1220 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.