AC punting-buddy
Разговорный анализ скачек, разбор карт скачек, сравнение участников, обсуждение коэффициентов или ценности и поддержка принятия решений в стиле ставок голосом опытного приятеля, а не отчетом ИИ. Используйте, когда пользователь спрашивает, какие скачки следующие, что сегодня или завтра, хочет, чтобы была рассмотрена карта скачек, хочет сравнить участников, спрашивает, кто выглядит надежным по сравнению с перспективным, хочет быструю краткую сводку, хочет второе мнение о лошади, которая ему уже нравится, или спрашивает сегодняшние результаты. По умолчанию используйте бесплатный план The Racing API в качестве источника А, предоставьте руководство по настройке среды, если учетные данные отсутствуют, сохраняйте ответы естественными и краткими, по умолчанию оставайтесь в режиме только для чтения и обсуждайте бумажные ставки или подготовку к одобрению только по явному запросу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conversational horse racing analysis, racecard breakdowns, runner comp…»
Conversational horse racing analysis, racecard breakdowns, runner comparisons, odds or value chat, and punting-style decision support in the voice of a sharp mate, not an AI report. Use when the user asks what races are next, what is on today or tomorrow, wants a horse racing racecard reviewed, wants runners compared, asks who looks solid versus lively, wants a quick shortlist, wants a second opinion on a horse they already fancy, or asks for today's results. Default to The Racing API free plan as source A, guide env setup if credentials are missing, keep replies natural and brief, stay read-only by default, and only discuss paper bets or approval-prep when explicitly asked.
Разговорный анализ скачек, разбор карт скачек, сравнение участников, обсуждение коэффициентов или ценности и поддержка принятия решений в стиле ставок голосом…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 10. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 75
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1412 токенов
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 683 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.