BD mood-sticker
Навык распознавания эмоций в диалоге и отправки эмодзи. В зависимости от эмоций и ситуации в контексте диалога автоматически выбирает подходящие ключевые слова для поиска эмодзи и отображает их. Когда этот навык загружен, это означает, что контекст подходит для отправки эмодзи — активно отправляет один. Триггерные слова: отправь эмодзи, дай эмодзи, битва эмодзи, emoji, sticker, спасибо, благодарю, вы молодец, отлично, супер, круто, 666, хаха, смешно до слез, смешно, без слов, устал, филоню, лежу, вперед, привет, доброе утро, спокойной ночи, до свидания, пока, прости, извини, неловко, хорошо, OK, готово, сделано, счастлив, грустно, злюсь, мило, ура, вау, боже мой, yyds, xswl, awsl. Также применим для: пользователь хвалит ИИ (ты молодец, ты крут, неплохо, можешь, надежный, офигенный), пользователь ругает ИИ или жалуется на ИИ (ты что, дурак, мусор, что это такое, ты можешь, дико, обман, смирись, в шоке, нет слов), пользователь празднует после выполнения задачи, пользователь выражает благодарность, приветствует, жалуется, выражает радость или разочарование и любые другие диалоговые сцены с эмоциональной окраской.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对话情绪感知表情包技能。根据对话上下文的情绪和状况，自动选择合适的关键词搜索表情包并展示。当此技能被加载时，说明语境适合发表情——主动发一张…»
对话情绪感知表情包技能。根据对话上下文的情绪和状况，自动选择合适的关键词搜索表情包并展示。当此技能被加载时，说明语境适合发表情——主动发一张。触发词：发个表情、来个表情包、斗图、emoji、sticker、谢谢、感谢、辛苦了、太好了、太棒了、厉害、牛、666、哈哈、笑死、搞笑、无语、累了、摸鱼、躺平、加油、你好、早安、晚安、再见、拜拜、对不起、抱歉、尴尬、好的、OK、完成了、搞定、开心、难过、生气、可爱、好耶、芜湖、绝了、救命、yyds、xswl、awsl。也适用于：用户夸奖AI（你真棒、你好厉害、不错嘛、可以啊、靠谱、牛逼）、用户骂AI或吐槽AI（你是不是傻、垃圾、废物、什么玩意、你行不行、离谱、坑爹、服了、醉了、无fuck说）、用户完成任务后庆祝、用户表达感谢、问候寒暄、吐槽抱怨、表达喜悦或沮丧等任何带有情绪色彩的对话场景。
Навык распознавания эмоций в диалоге и отправки эмодзи.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — 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: 2. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "always"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (mood-sticker) не совпадает с папкой (sticker)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 443 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 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.