AD smyx-pet-hospital-waiting-anxiety-analysis
Активируется, когда пользователь предоставляет URL-адрес видео из зоны ожидания ветеринарной клиники или файл для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевых URL-адресов для вызова серверных API для анализа поведения, связанного с тревогой, определения интенсивности учащенного дыхания с открытым ртом, амплитуды дрожания конечностей/туловища, степени прижатия ушей и других сигналов стресса, выдавая стандартизированный уровень тревоги (1-5), чтобы помочь медицинскому персоналу выявить животных с высоким уровнем стресса и приоритизировать уход или утешение (без диагностики заболеваний или назначения лечения). Сценарии применения: зоны ожидания ветеринарных клиник, ветеринарные клиники, учреждения по уходу за животными. Причина разработки: оптимизация рабочего процесса посещения и снижение вреда, связанного со стрессом. | 当用户提供候诊区宠物视频的URL或文件时，触发本技能进行焦虑行为信号分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API检测张口喘气强度、四肢/躯干颤抖幅度、耳朵后贴程度等应激信号，综合输出标准化焦虑等级（1-5级），帮助医护人员识别高应激宠物并优先安排就诊或安抚（不诊断疾病、不提供治疗方案）。应用场景：宠物医院候诊区、动物诊所、宠物护理机构。
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a pet hospital waiting area video URL or…»
Triggers when a user provides a pet hospital waiting area video URL or file for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for anxiety-related behavior recognition, detecting open-mouth panting intensity, limb/torso trembling amplitude, ear-flattening degree and other stress signals, outputting a standardized anxiety level (1-5) to help medical staff identify high-stress pets and prioritize care or comfort (without diagnosing diseases or prescribing treatment). Application scenarios: pet hospital waiting areas, veterinary clinics, pet care institutions. Development reason: optimize visit workflow and reduce stress-related harm. | 当用户提供候诊区宠物视频的URL或文件时，触发本技能进行焦虑行为信号分析；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API检测张口喘气强度、四肢/躯干颤抖幅度、耳朵后贴程度等应激信号，综合输出标准化焦虑等级（1-5级），帮助医护人员识别高应激宠物并优先安排就诊或安抚（不诊断疾病、不提供治疗方案）。应用场景：宠物医院候诊区、动物诊所、宠物护理机构。
Активируется, когда пользователь предоставляет URL-адрес видео из зоны ожидания ветеринарной клиники или файл для анализа; поддерживает загрузку локальных…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
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 41/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1441 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)
- +3Длина description 852: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -256 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +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: 78.