AD house-skills-kit
Обзор репозитория AI-навыков для недвижимости: навыки по ролям (застройщик/агентство недвижимости/дистрибьютор/покупатель/продавец/агент по вторичной недвижимости/продавец новостроек/недвижимость селф-медиа). Опубликован общедоступный набор инструментов для расчетов calc-toolkit и пять навыков для отдела продаж (скрипты/обработка возражений/расчет цены и закрытие сделки/выявление и работа с клиентом/отслеживание клиента) (19 завершенных: ипотека/полная стоимость вторичного жилья/стоимость первичного жилья/покупательная способность/досрочное погашение/определение первого/второго жилья/скидка за этаж/сумма жилищного кредита/комиссия/пересчет доли площади/рентабельность аренды/влияние изменения LPR/стоимость владения/покупка жилья против инвестиций/корректировка площади/штрафы и залог/возраст дома и срок кредита/цена за квадратный метр и стоимость товара/солнечный свет и расстояние между домами, база правил для 35 городов с четырехслойным движком, каждое число отслеживается); template/шаблон для создания навыков бренд-консультанта (4 типа ролей × 29 бизнес-модулей). Используйте, когда требуются AI-навыки для недвижимости для установки, использования, генерации или выбора по роли.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«房产AI技能仓库总览：按身份分技能（房开企业/经纪公司/渠道分销/购房者业主/二手经纪人/一手销售/房产自媒体）。已发布calc-toolk…»
房产AI技能仓库总览：按身份分技能（房开企业/经纪公司/渠道分销/购房者业主/二手经纪人/一手销售/房产自媒体）。已发布calc-toolkit公共计算工具包与案场销售线五技能（话术库/异议处理/算价逼定/接待挖掘/判客跟进）（19件收官：房贷月供/二手房全成本/一手房成本/购房能力/提前还款/首套二套认定/楼层折扣/公积金额度/佣金提成/得房率换算/租金回报/LPR变动影响/持有成本/买房vs理财/面积误差补退/违约金定金/房龄贷款年限/楼面价货值/日照楼间距，35城规则库四层引擎，每个数字可追溯）；template/为品牌顾问技能生成骨架（4类角色原型×29业务模块）。Use when 需要房产相关AI技能的安装、使用、生成或按身份选型。
Обзор репозитория AI-навыков для недвижимости: навыки по ролям (застройщик/агентство недвижимости/дистрибьютор/покупатель/продавец/агент по вторичной…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 14. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 580 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.