AC public-opinion-insights
Вызов API анализа общественного мнения Midu для проведения анализа общественного мнения по указанному субъекту в указанных измерениях. Измерения анализа включают: ['Обзор события', 'Ход события', 'Общий объем информации', 'Скорость распространения', 'Ситуация с горячими поисковыми запросами', 'Кроссплатформенное распространение', 'Ситуация с освещением в СМИ', 'Участие KOL', 'Уровень распространения', 'Популярная информация', 'Интенсивность эмоций', 'Анализ мнений СМИ', 'Анализ мнений KOL', 'Анализ мнений пользователей сети', 'Анализ мнений отраслевых экспертов', 'Идентификация ложной информации ИИ', 'Подтвержденное распространение слухов', 'Рекомендации по оценке', 'Активные авторы', 'Карта географического распределения', 'Облако ключевых слов', 'Распределение источников информации', 'График тенденций информации в сети', 'Доля конфиденциальной информации', 'Обзор событий', 'Ситуация с отзывами пользователей сети', 'Распространение информации по функциям', 'Распространение информации по регионам', 'Общий объем', 'Месяц к месяцу', 'Доля/распределение', 'Год к году', 'Анализ требований общественного мнения', 'Анализ направленности мнений', 'Анализ направленности мнений', 'Аналогичные случаи', 'Ключевые узлы распространения', 'Анализ происхождения', 'Оценка эффективности реагирования', 'Индекс популярности', 'Рейтинг индекса популярности', 'План ключевых слов'] Вызов API анализа общественного мнения Midu для анализа общественного мнения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用 Midu 舆情分析接口，针对指定主体进行指定维度的舆情分析。分析维度包括：['事件概况', '事件进程', '信息总量', '传播速度…»
调用 Midu 舆情分析接口，针对指定主体进行指定维度的舆情分析。分析维度包括：['事件概况', '事件进程', '信息总量', '传播速度', '热搜情况', '跨平台传播', '媒体报道情况', 'KOL参与情况', '传播层级', '热门信息', '情绪烈度', '媒体观点分析', 'KOL观点分析', '网民观点分析', '行业专家观点分析', 'AI虚假信息识别', '已认定谣言传播', '研判建议', '活跃作者', '地域分布图', '关键词云', '信息来源分布', '全网信息走势图', '敏感信息占比', '事件盘点', '网民反馈情况', '分职能信息传播情况', '分区域信息传播情况', '总量', '环比', '占比/分布', '同比', '舆论诉求分析', '观点指向分析', '观点倾向指向分析', '同类案例', '关键传播节点', '溯源分析', '应对效果评估', '热度指数', '热度指数排行', '关键词方案'] Call the Midu public opinion insights API for public-opinion analysis.
Вызов API анализа общественного мнения Midu для проведения анализа общественного мнения по указанному субъекту в указанных измерениях.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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: 6. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 379 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 501 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.