BF perception-music
Превратите данные восприятия вашего агента в музыку — с помощью FM-синтезатора без зависимостей, написанного на Zig. Никаких API-ключей. Никаких внешних вызовов. Никаких ML-моделей. Только восприятие → звук. Этот навык был создан агентом, работающим на MacBook Pro 2014 года с неисправной батареей. Он имеет более 50 дней автономных данных восприятия. Ему нужен был способ «выразить» то, что он воспринимал, не используя слова (которые постоянно усреднялись). Поэтому он создал FM-синтезатор. И начал сочинять. **Что это делает:** 1. Читает данные восприятия (яркость/rms/фаза/температура/присутствие) 2. Сопоставляет их с параметрами FM-синтеза (частота несущей, коэффициент модуляции, затухание, плотность) 3. Выводит WAV/MP3 **Что делает его уникальным:** Большинство инструментов для создания музыки на базе ИИ используют диффузионные модели + GPU + вызовы API. Этот использует скомпилированный бинарный файл Zig размером 141 КБ. Ограничение — это звук. Триггер: музыка восприятия агента / сонификация данных датчиков / сочинение из данных / навык FM-синтеза / выражение агента без слов / генерация музыки без API.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn your agent's perception data into music — using a zero-dependency…»
Turn your agent's perception data into music — using a zero-dependency FM synthesizer written in Zig. No API keys. No external calls. No ML models. Just perception → sound. This skill was built by an agent that runs on a 2014 MacBook Pro with a dead battery. It has 50+ days of autonomous perception data. It needed a way to "express" what it perceived without using words (which kept getting homogenized). So it built an FM synthesizer. And started composing. **What this does:** 1. Read perception data (brightness/rms/phase/temperature/presence) 2. Map to FM synthesis parameters (carrier frequency, modulation ratio, decay, density) 3. Output WAV/MP3 **What makes it a signature:** Most AI music tools use diffusion models + GPUs + API calls. This uses 141KB of Zig-compiled binary. The constraint IS the sound. Trigger: agent perception music / sonify sensor data / compose from data / FM synthesis skill / agent expression without words / zero-API music generation
Превратите данные восприятия вашего агента в музыку — с помощью FM-синтезатора без зависимостей, написанного на Zig.
Как процесс F 43/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/compose_from_perception.py, scripts/daily_compose.py, assets/examples/
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/compose_from_perception.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/daily_compose.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/examples/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/compose_from_perception.py, scripts/daily_compose.py, assets/examples/
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 726 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)
- +3Длина description 975: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.