AF smyx-living-alone-rhythm-anomaly-analysis
Используя стационарную камеру в гостиной или спальне человека, живущего одного, система непрерывно анализирует ночное видео (обычно с 22:00 до 06:00) для определения времени выключения света (когда источники света выключаются) и ранней утренней активности (движение человека или тела между 0:00 и 6:00). Она строит персональную историческую базовую линию (например, среднее время выключения света и частоту ранней утренней активности за последние 7-14 дней). При текущем времени выключения света, которое более чем на 2 часа отстает от базовой линии, или при значительном увеличении частоты ранней утренней активности (например, более чем на 2 стандартных отклонения от базовой линии), выводится напоминание «нарушение режима сна».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using a fixed camera in the living room or bedroom of a person living…»
Using a fixed camera in the living room or bedroom of a person living alone, the system continuously analyzes night video (typically 22:00-06:00) to detect lights-off time (when light sources turn off) and early-morning activity (human movement or body motion between 0-6 AM). It builds a personal historical baseline (e.g., average lights-off time and early-morning activity frequency over the past 7-14 days). | 通过家庭客厅或卧室固定摄像头，夜间（通常指22:00-6:00）连续分析视频，检测熄灯时间（光源关闭的时刻）、凌晨活动（0-6点期间的人体移动或肢体动作）。建立个人历史基线（如过去7-14天的平均熄灯时间和凌晨活动频率），当当前熄灯时间比基线延迟超过2小时，或凌晨活动频次显著增加（如超出基线2个标准差）时，输出'作息规律异常'提醒。
Используя стационарную камеру в гостиной или спальне человека, живущего одного, система непрерывно анализирует ночное видео (обычно с 22:00 до 06:00) для…
Как процесс F 32/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 30. 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 32/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1764 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 581 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: 81.