BF smyx-leaf-curling-scorch-diagnosis-analysis
С помощью сельскохозяйственных камер для съемки изображений высокого разрешения листьев растений, методы компьютерного зрения определяют направление скручивания листа (вверх или вниз) и распределение ожогов по краю листа (старые/новые листья, кончик/край). Система регулярно проводит осмотр, при обнаружении скручивания или ожогов автоматически анализирует причину, выдает диагностику и рекомендации (например, "Листья скручиваются вверх, края листа обожжены, влажность почвы низкая, возможно, засуха, рекомендуется полив").
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using agricultural cameras to capture high-resolution images of plant…»
Using agricultural cameras to capture high-resolution images of plant leaves, AI vision techniques detect leaf curling direction (up-curling or down-curling) and the distribution of leaf-margin scorch (old vs new leaves, tip vs margin). | 通过农业摄像头拍摄植物叶片的高清图像，利用AI视觉分析技术检测叶片卷曲方向（上卷或下卷）、焦边（叶缘干枯）的分布特征（老叶/新叶、叶尖/叶缘），并可结合土壤湿度传感器数据（可选），综合判断卷叶/焦边的主要原因（干旱胁迫、病害如白粉病/病毒病、药害、肥害等）。系统定期巡检，发现卷叶或焦边时自动分析原因，输出诊断及建议（如'叶片上卷、叶缘焦枯，土壤湿度偏低，可能干旱，建议灌溉'）。
С помощью сельскохозяйственных камер для съемки изображений высокого разрешения листьев растений, методы компьютерного зрения определяют направление…
Как процесс F 24/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/smyx_leaf_curling_scorch_diagnosis_analysis.py
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/smyx_leaf_curling_scorch_diagnosis_analysis.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/smyx_leaf_curling_scorch_diagnosis_analysis.py
- 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
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1556 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
- -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 429 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: 63.