BF question-bank-api
API-интерфейс банка вопросов (сервис данных K12-тестов/экзаменов от сторонних поставщиков). Этот навык следует использовать, когда пользователь, купивший ключ API, хочет получить школьные вопросы или экзамены из API поставщика — особенно получение вопросов по точкам знаний, по главам (китайский/английский и т. д.), по экзаменам, а также поиск вопросов, получение ответов и разборов, создание экзаменов в Word. Триггерные фразы включают: «составить вопросы по точкам знаний», «получить вопросы по главам», «взять вопросы из этого экзамена», «найти вопросы по десятичным дробям для пятого класса», «искать вопрос о плавучести», «получить ответ на этот вопрос», «экспортировать вопросы в Word», «составить экзамен», «вызвать API банка вопросов». Используйте scripts/qb.py для вызова API и references/api_docs.md для полного справочника конечных точек/полей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«题库 API 接口技能（第三方题库供应商提供的 K12 试题/试卷数据服务）。This skill should be used when…»
题库 API 接口技能（第三方题库供应商提供的 K12 试题/试卷数据服务）。This skill should be used when a user who has purchased an API key wants to pull school questions or papers from the provider's API — especially 按知识点取题、按章节取题（语文/英语等）、按试卷取题，以及试题搜索、获取答案解析、生成 Word 试卷。Trigger phrases include: 按知识点出题、按章节取题、取出这套试卷的题、找五年级数学小数乘法的题、搜一道关于浮力的题、获取这道题的答案、把题目导出成 Word、组卷、调题库接口。Use scripts/qb.py to call the API and references/api_docs.md for the full endpoint/field reference。
API-интерфейс банка вопросов (сервис данных K12-тестов/экзаменов от сторонних поставщиков).
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/qb.py
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/qb.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/qb.py
- 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
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1008 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.