BD smyx-transpiration-rate-estimation-analysis
AI-оценка скорости транспирации комнатных растений. С помощью умных горшков или стационарных камер использует тепловые инфракрасные изображения листьев (предпочтительно) или обычные RGB-изображения в сочетании с температурой/влажностью окружающей среды для оценки разницы температур листа и воздуха, объединяет параметры излучения/влажности (полученные от датчика или модели) и вычисляет относительный индекс скорости транспирации (0-100%). Скорость транспирации коррелирует с активностью поглощения воды корнями, косвенно отражая здоровье корней и способность к транспортировке воды. Помогает определить, испытывает ли растение водный стресс, имеет ли поврежденные корни или находится под воздействием стресса окружающей среды. Сценарии: умные горшки, уход за комнатными растениями, фитофермы, исследовательские теплицы. | С помощью умных горшков или стационарных камер собирает инфракрасные тепловые изображения листьев растений (или обычные RGB-изображения с данными о температуре и влажности окружающей среды), использует AI-модель для оценки разницы температур листа и воздуха, объединяет параметры излучения и влажности (могут быть предоставлены датчиком или получены моделью) и вычисляет относительное значение скорости транспирации растений (0-100%). Скорость транспирации положительно коррелирует с активностью поглощения воды корнями и может косвенно отражать здоровье корней и способность к транспортировке воды. Этот навык помогает определить, испытывает ли растение дефицит воды, имеет ли поврежденные корни или находится под воздействием стресса окружающей среды. Сценарии применения: умные горшки, уход за комнатными растениями, фитофермы, исследовательские теплицы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered transpiration rate estimation for indoor plants. From smart…»
AI-powered transpiration rate estimation for indoor plants. From smart planters or fixed cameras, uses thermal infrared images of leaves (preferred) — or regular RGB images combined with ambient temperature/humidity — to estimate the leaf-to-air temperature difference, combines radiation/humidity parameters (sensor or model-inferred), and computes a relative transpiration rate index (0-100%). Transpiration rate correlates with root water-uptake activity, indirectly reflecting root health and water transport capacity. Helps determine whether the plant is water-stressed, has damaged roots, or is under environmental stress. Scenarios: smart planters, indoor green plant care, plant factories, research greenhouses. | 通过智能花盆或固定摄像头采集植物叶片的红外热成像图像（或普通RGB图像结合环境温湿度数据），利用AI模型估算叶片温度与空气温度的差值，结合辐射、湿度等参数（可由传感器提供或模型内估），计算植物蒸腾速率的相对值（0-100%）。蒸腾速率与根系吸水活力正相关，可间接反映根系健康及水分输送能力。该技能有助于判断植物是否缺水、根系受损或环境胁迫。应用场景：智能花盆、室内绿植养护、植物工厂、科研温室。
AI-оценка скорости транспирации комнатных растений.
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 1479 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 919: 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: 66.