AD public-opinion-report
Вызов интерфейса Midu-Public-Opinion-Report для создания отчета об анализе общественного мнения. Поддерживаемые типы отчетов: специальный отчет по событию, тематический отчет, отраслевой отчет, отчет о мероприятии, периодический отчет, краткий обзор по пункту прямого отчета, общий обзор по пункту прямого отчета, отчет о горячих темах по пункту прямого отчета, отчет об инсайтах по брендингу, отчет об анализе сопоставления городов, отчет о влиянии коммуникаций города, отчет о региональной онлайн-информации, отчет об общественном мнении по государственной политике.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用Midu-Public-Opinion-Report接口，生成一篇舆情分析报告。支持的报告类型：事件专报、话题报告、行业报告、活动报告、…»
调用Midu-Public-Opinion-Report接口，生成一篇舆情分析报告。支持的报告类型：事件专报、话题报告、行业报告、活动报告、周期性报告、直报点上报快评、直报点上报综述、直报点热点报送、品牌传播洞察报告、城市对标分析报告、城市传播影响力报告、区域网络信息报告、公共政策网络舆情报告。Call the Midu-Public-Opinion-Report interface to generate a public opinion analysis report. Supported report types:incident special report, topic report, industry report, event report, periodic report, direct reporting point quick review submission, direct reporting point overview submission, direct reporting point hot topic submission, brand communication insight report, city benchmarking analysis report, city communication impact report, regional online information report, public policy online public opinion report.
Вызов интерфейса Midu-Public-Opinion-Report для создания отчета об анализе общественного мнения.
Как процесс D 44/100 · 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: 5. 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 44/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 404 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 671 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.