BD smyx-fish-surface-symptom-detection-analysis
С помощью стационарных камер в аквариумах или подводных камер, снимающих изображения рыб в высоком разрешении, система использует AI-анализ изображений для обнаружения аномальных симптомов на поверхности тела рыб: ихтиофтириоз (белые пятна диаметром около 0,5-1 мм, похожие на крупинки соли), гиперемия (красные прожилки или пятна на коже или у основания плавников) и плавниковую гниль (края хвостовых плавников белеют, становятся рваными или гниют). Этот навык помогает на ранней стадии выявлять распространенные заболевания декоративных рыб, направляя пользователя на принятие мер, таких как изоляция, повышение температуры, применение лекарств (по поводу лекарств проконсультируйтесь с профессиональным ветеринаром по аквариумам).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed cameras on aquariums or underwater cameras capturing hig…»
Through fixed cameras on aquariums or underwater cameras capturing high-definition fish images, the system uses AI vision analysis to detect abnormal symptoms on the fish body surface: white-spot disease (white spots of about 0.5-1mm in diameter, salt-grain like), hyperemia (red blood streaks or patches on skin or fin bases), and fin-rot (tail-fin edges turning white, ragged or rotting). | 通过鱼缸固定摄像头或水下摄像头拍摄鱼类高清图像，利用 AI 视觉分析技术检测鱼体表面的异常症状：白点病（白色点状物，直径约 0.5-1mm，类似盐粒）、充血（皮肤或鳍条基部出现红色血丝或斑块）、烂尾（尾鳍边缘发白、残缺、腐烂）。该技能有助于早期发现观赏鱼常见疾病，指导用户采取隔离、升温、用药（用药请咨询专业水族兽医）等措施。
С помощью стационарных камер в аквариумах или подводных камер, снимающих изображения рыб в высоком разрешении, система использует AI-анализ изображений для…
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — 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 35/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2154 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
- -269 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 556 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.