AC engagelab-apppush
Вызов REST API EngageLab App Push для отправки push-уведомлений и внутриигровых сообщений на устройства Android, iOS и HarmonyOS; управление тегами и псевдонимами; создание запланированных задач и планов рассылки; пакетная рассылка; отзыв сообщений; запрос статистики; и настройка обратных вызовов. Используйте этот навык, когда пользователь хочет отправлять push-уведомления через EngageLab, управлять тегами/псевдонимами устройств, планировать рассылки, использовать пакетную одиночную рассылку, групповую рассылку, отзыв сообщений, удалять пользователей, запрашивать статистику рассылок, проверять запросы на рассылку, загружать изображения для OPPO, использовать преобразование текста в речь или интегрироваться с EngageLab App Push. Также активируется по запросам «engagelab push», «app push api», «push notification», «registration_id», «tag alias», «scheduled push», «push plan», «batch push», «message recall», «push statistics», «push callback» или «MTPush».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Call EngageLab App Push REST APIs to send push notifications and in-ap…»
Call EngageLab App Push REST APIs to send push notifications and in-app messages to Android, iOS, and HarmonyOS devices; manage tags and aliases; create scheduled tasks and push plans; batch push; recall messages; query statistics; and configure callbacks. Use this skill when the user wants to send push notifications via EngageLab, manage device tags/aliases, schedule pushes, use batch single push, group push, message recall, delete users, query push statistics, validate push requests, upload images for OPPO, use push-to-speech, or integrate with EngageLab App Push. Also trigger for "engagelab push", "app push api", "push notification", "registration_id", "tag alias", "scheduled push", "push plan", "batch push", "message recall", "push statistics", "push callback", or "MTPush".
Вызов REST API EngageLab App Push для отправки push-уведомлений и внутриигровых сообщений на устройства Android, iOS и HarmonyOS; управление тегами и…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
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: 6. 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
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 132, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (engagelab-apppush) не совпадает с папкой (engagelab-app-push)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3198 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 788 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 99.