AC huifu-payment-diagnostics-doctor
Навык диагностики совместного тестирования платежей Huifu/DouGong на основе доказательств, чтобы предотвратить случайные догадки ИИ после сбоя совместного тестирования. Применяется к сценариям сбоев, таким как размещение заказа Huifu, запрос заказа, закрытие заказа, возврат средств, сверка, подписание и проверка подписи, асинхронное уведомление, вызов компонента фронтенд-кассы (checkout-js), подтверждение окончательного статуса платежа, приемочные испытания при запуске и т. д.; требует приоритетного использования журналов, ответов на запросы, траекторий Webhook, ошибок SDK, конфигурации продавца и доказательств проверки производства для диагностики. (Техническая поддержка предоставляется младшим разработчиком Huifu Payment, своевременно свяжитесь для внесения исправлений в случае ошибок).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于证据的汇付/斗拱支付联调诊断 Skill，防止 AI 在联调失败后凭感觉乱猜原因。适用于汇付支付下单、查单、关单、退款、对账、签名验签、…»
基于证据的汇付/斗拱支付联调诊断 Skill，防止 AI 在联调失败后凭感觉乱猜原因。适用于汇付支付下单、查单、关单、退款、对账、签名验签、异步通知、前端收银台组件（checkout-js）拉起、最终支付状态确认、上线验收等失败场景；要求优先依据日志、请求响应、Webhook 轨迹、SDK 错误、商户配置和生产检查证据来诊断。（由汇付支付小开发者提供技术支持，如有错误及时联系更正）
Навык диагностики совместного тестирования платежей Huifu/DouGong на основе доказательств, чтобы предотвратить случайные догадки ИИ после сбоя совместного…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 4. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4369 токенов
- 85Шаги. Шагов: 130, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.