AC dining
Dining OS v2.1 — продвинутый движок принятия решений о питании. Активируется немедленно, когда пользователь сталкивается с дилеммой «Что сегодня съесть/приготовить/заказать на вынос». Охватываемые сценарии: планирование меню для приготовления дома/обеда в ресторане/заказа на вынос для 1-N человек, разработка планов для семейных/деловых/студенческих встреч, планирование фитнес-питания для снижения веса и наращивания мышечной массы, выбор блюд для демонстрации кулинарных навыков, особые сценарии, такие как кемпинг/хот-пот/полностью веганское питание. Основные возможности: оптимизация удовлетворения ограничений (диетические ограничения/аллергии/красные линии здоровья), двухпутевая маршрутизация с быстрым случайным выбором и глубокой настройкой, совместная экспертиза четырех специалистов, постепенное запоминание профиля вкусов. Не активируется: когда пользователь просто запрашивает рецепт приготовления, информацию об ингредиентах, теорию питания, без намерения принять решение «помоги мне решить/порекомендовать/спланировать».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dining OS v2.1——硬核膳食决策引擎。当用户面临"今天吃什么/做什么饭/点什么外卖"的决策困境时立即触发。覆盖场景：为1-N人规…»
Dining OS v2.1——硬核膳食决策引擎。当用户面临"今天吃什么/做什么饭/点什么外卖"的决策困境时立即触发。覆盖场景：为1-N人规划下厨/堂食/外卖菜单、家庭/商务/同学聚餐方案设计、减脂增肌健身餐规划、厨艺展示选菜、露营/火锅/全素等特殊场景。核心能力：约束满足优化（忌口/过敏/健康红线）、快速盲选与深度定制双轨路由、四专家联合评审、渐进式口味画像记忆。不触发：用户仅在询问菜谱做法步骤、食材知识普及、营养学理论，而没有"帮我决定/推荐/规划"的决策意图时。
Dining OS v2.1 — продвинутый движок принятия решений о питании. Активируется немедленно, когда пользователь сталкивается с дилеммой «Что сегодня…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 12. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1345 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.