BD smyx-snake-stomatitis-detection-analysis
Система делает снимки высокого разрешения, когда змея открывает рот (зевает, после кормления или при осмотре), и с помощью ИИ-анализа определяет цвет слизистой оболочки (нормальный розовый, легкое воспаление — красный, сильное — темно-красный или бледный), наличие гнойных точек (белые или желтые), язв или некротических тканей (неправильные углубления, некротические участки), комплексно оценивая риск стоматита (низкий/средний/высокий). Этот навык помогает выявить заболевания полости рта у змей на ранней стадии и предотвратить сепсис.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed enclosure cameras, the system captures high-definition i…»
Through fixed enclosure cameras, the system captures high-definition images of the moment a snake opens its mouth (yawning, post-feeding, or oral examination) and uses AI visual analysis to detect oral mucosa color (normal pink, mild inflammation red, severe inflammation dark-red or pale), the presence of pus points (white or yellow dots), ulcers, or necrotic tissue (irregular depressions, necrotic patches), comprehensively. | 通过蛇箱固定摄像头，捕捉蛇张口（打哈欠、进食后或口腔检查）时的瞬间高清图像，利用 AI 视觉分析技术检测口腔黏膜颜色（正常粉红色、轻度炎症红色、重度炎症暗红或苍白）、有无脓点（白色或黄色点状物）、溃疡或腐肉（不规则凹陷、坏死组织），综合输出口炎风险等级（低/中/高）。该技能有助于早期发现蛇类口腔感染，预防败血症。
Система делает снимки высокого разрешения, когда змея открывает рот (зевает, после кормления или при осмотре), и с помощью ИИ-анализа определяет цвет…
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 2498 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
- -281 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 588 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.