BD smyx-rehab-motivation-encouragement-analysis
С помощью стационарных камер в реабилитационных центрах или домашних зонах реабилитации система анализирует видео пациентов во время реабилитационных тренировок для выявления признаков фрустрации/склонности к сдаче: вздохи (быстрый подъем-опускание грудной клетки-живота с выдохом), прерывание тренировки (активная остановка до достижения заданного количества повторений или времени), молчание с опущенной головой (голова опущена, избегание зрительного контакта, длительное молчание), вялые или небрежные движения (значительно меньший диапазон движений суставов по сравнению с предыдущими), а также длительное отсутствие прогресса (несколько дней подряд показатели одного и того же тренировочного упражнения стагнируют или снижаются).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed cameras in rehabilitation centers or home rehab areas, t…»
Through fixed cameras in rehabilitation centers or home rehab areas, the system analyzes video of patients during rehabilitation training to detect frustration / giving-up tendency behaviors: sighing (rapid chest-abdomen rise-fall with exhalation), training interruption (actively stopping before reaching preset reps or duration), head-down silence (head lowered, avoiding eye contact, long-term silence), sluggish or. | 通过康复中心或家庭康复区的固定摄像头，分析患者在进行康复训练时的视频，检测沮丧/放弃倾向行为：叹气（胸腹快速起伏伴呼气声）、中断训练（在未达到预设次数或时间前主动停止动作）、低头不语（头部低垂，避免眼神接触，长时间无言语）、动作迟缓或敷衍（关节活动范围明显小于前期），以及长时间无进展（连续多日同一训练项目的表现停滞或下降）。
С помощью стационарных камер в реабилитационных центрах или домашних зонах реабилитации система анализирует видео пациентов во время реабилитационных…
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 2166 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
- -266 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 585 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.