AF smyx-neonatal-jaundice-screening-analysis
С помощью неонатального монитора или детской камеры система захватывает изображения лица новорожденного в высоком разрешении и использует визуальный анализ ИИ для определения цвета склеры (белый у нормальных младенцев, желтый при желтухе) и индекса желтизны кожи лица (на основе цветовых пространств кожи, например, сопоставление области кожи с предполагаемыми клиническими уровнями билирубина). Выводит подсказку о риске желтухи (низкий / средний / высокий риск).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using a neonatal monitor or baby camera, the system captures high-reso…»
Using a neonatal monitor or baby camera, the system captures high-resolution facial images of the newborn and uses AI visual analysis to detect sclera color (white in normal babies, yellow when jaundiced) and facial skin yellowness index (based on skin-color chromatic spaces, e.g., mapping the skin region to estimated clinical bilirubin levels). It outputs a jaundice-risk hint (low / medium / high risk). | 通过新生儿监护器或婴儿摄像头拍摄新生儿面部高清图像，利用AI视觉分析技术检测巩膜（眼白）的颜色（正常白色，黄疸时呈黄色）以及面部皮肤的黄染指数（基于肤色色度空间，如将皮肤区域映射到临床胆红素水平估算），输出黄疸风险提示（低风险/中风险/高风险）。该技能可辅助家长及医护人员早期发现新生儿高胆红素血症，及时就医干预。
С помощью неонатального монитора или детской камеры система захватывает изображения лица новорожденного в высоком разрешении и использует визуальный анализ ИИ…
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 1663 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
- -257 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 567 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.