AB local-poi-planner
Планируйте близлежащие места для ужина, десертов, кафе, торговых центров и мест для свиданий с помощью одного рабочего процесса планирования местных POI. Лучше всего подходит для запросов вроде «附近有什么适合坐着聊天的咖啡店», «帮我找地铁可达的甜品店», или «规划一个适合约会的商场/餐厅». Использует единый оркестрованный поток: структурированный поиск POI (сначала Amap с резервным вариантом OSM) → расширение якоря → унифицированный поиск → оценка → переход к рекомендациям на уровне области при слабой данных на уровне магазина.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan nearby places for dining, desserts, cafes, malls, and date spots…»
Plan nearby places for dining, desserts, cafes, malls, and date spots using one local POI planning workflow. Best for queries like “附近有什么适合坐着聊天的咖啡店”, “帮我找地铁可达的甜品店”, or “规划一个适合约会的商场/餐厅”. Uses a single orchestrated flow: structured POI recall (Amap-first with OSM fallback) → anchor expansion → unified-search evidence → scoring → fallback to area-level recommendations when store-level data is weak.
Планируйте близлежащие места для ужина, десертов, кафе, торговых центров и мест для свиданий с помощью одного рабочего процесса планирования местных POI.
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlscripts/telegram_entities_demo.py:23URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)url = f"https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/sendMessage"заглушка
Просканировано файлов: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 14, column 24: - unified-search/: Unified search skill (must be installed as sibling skill… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "files" - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 97, 98, 100, 101, 104, 109): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2065 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -37 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.