AC watcha-finder
Находит, оценивает и рекомендует ИИ-продукты с использованием API платформы watcha.cn. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает об ИИ-инструментах, ИИ-продуктах, ИИ-приложениях или хочет найти/сравнить/оценить ИИ-продукты в Китае или по всему миру. Также используйте, когда пользователь упоминает watcha, watcha.cn или хочет получить рекомендации по продуктам для конкретных случаев использования (например, «какой хороший ИИ-инструмент для кодирования?», «найди мне ИИ-генератор видео», «哪个AI写作工具好用»). Этот навык умеет искать, фильтровать, читать отзывы и сравнивать с веб-источниками, чтобы давать всесторонние оценки продуктов — не просто рейтинги популярности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find, evaluate, and recommend AI products using the watcha.cn platform…»
Find, evaluate, and recommend AI products using the watcha.cn platform API. Use this skill whenever the user asks about AI tools, AI products, AI apps, or wants to discover/compare/evaluate AI products in China or globally. Also use when the user mentions watcha, watcha.cn, or wants product recommendations for specific use cases (e.g., "what's a good AI coding tool?", "find me an AI video generator", "哪个AI写作工具好用"). This skill knows how to search, filter, read reviews, and cross-reference with web sources to give well-rounded product assessments — not just popularity rankings.
Находит, оценивает и рекомендует ИИ-продукты с использованием API платформы watcha.cn. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает об…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ 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: 1, 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: 41
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1828 токенов
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 582 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.