BD plaud-spoken-field-notes-to-a-structured-sheet
Plaud Spoken Field Notes to a Structured Sheet: Превращает устное описание посещения объекта в заполненную строку электронной таблицы, чтобы размеры и спецификации никогда не приходилось вводить дважды. Создано для тех, кто диктует структурированные детали на рабочем месте, а не записывает их: размеры окон и напольных покрытий, спецификации оборудования, результаты инспекций, списки недочетов, заметки о вызовах обслуживания. Произнесите детали вслух в том же порядке при каждом посещении (клиент, комната, ширина, высота, цвет, заметки), и рабочий процесс прочитает каждую новую запись Plaud.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plaud Spoken Field Notes to a Structured Sheet: Turns a spoken site vi…»
Plaud Spoken Field Notes to a Structured Sheet: Turns a spoken site visit into a filled-in spreadsheet row, so measurements and specs never get typed up twice. Built for anyone who dictates structured details on the job rather than writing them down: window and flooring measurements, equipment specs, inspection findings, punch lists, service call notes. Say the details out loud in the same order each visit (client, room, width, drop, colour, notes) and the workflow reads each new Plaud recordin.
Plaud Spoken Field Notes to a Structured Sheet: Превращает устное описание посещения объекта в заполненную строку электронной таблицы, чтобы размеры и…
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 2. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1860 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.